Volatilitetsklynger er tendensen til at store endringer i priser på finansielle eiendeler samles, noe som resulterer i vedvaren av disse størrelsesordenene av prisendringer. En annen måte å beskrive fenomenet med volatilitetsklynger på er å sitere den kjente forsker-matematikeren Benoit Mandelbrot, og definere det som observasjon av at "store endringer har en tendens til å bli fulgt av store endringer... og små endringer har en tendens til å bli fulgt av små endringer" når det gjelder markeder. Dette fenomenet blir observert når det er lengre perioder med høy markedsvolatilitet eller den pårørende pris som prisen på en finansiell eiendel endres på, etterfulgt av en periode med "ro" eller lav volatilitet.
Oppførselen til markedsvolatilitet
Tidsserier av avkastning av finansielle eiendeler viser ofte volatilitetsklynger. I en tidsserie av aksjepriserfor eksempel observeres det at avkastningen eller loggprisen er stor i lengre perioder og deretter lavt i lengre perioder. Som sådan kan varensen av daglig avkastning være høy en måned (høy volatilitet) og vise lav varians (lav volatilitet) den neste. Dette skjer i en slik grad at det gjør en iid-modell (uavhengig og identisk distribuert modell) av loggpriser eller avkastning av eiendeler overbevisende. Det er denne egenskapen til tidsserier med priser som kalles volatilitetsklynging.
Det dette betyr i praksis og i investeringsverdenen er at når markedene svarer på ny informasjon med store prisbevegelser (volatilitet), har disse miljøene med høy volatilitet en tendens til å holde ut en stund etter det første sjokket. Med andre ord, når et marked lider av en flyktig sjokk, bør mer volatilitet forventes. Dette fenomenet har blitt referert til som utholdenhet av flyktighetssjokk, som gir opphav til begrepet volatilitetsklynger.
Modellering av volatilitetsklynger
Fenomenet med volatilitetsklynger har vært av stor interesse for forskere med mange bakgrunner og har påvirket utviklingen av stokastiske modeller innen finans. Men volatilitetsklynging blir vanligvis nærmet ved å modellere prisprosessen med en ARCH-modell. I dag er det flere metoder for å kvantifisere og modellere dette fenomenet, men de to mest brukte modellene er de autoregressiv betinget heteroskedastisitet (ARCH) og den generaliserte autoregressive betingede heteroskedastisiteten (GARCH) modeller.
Mens modeller av ARCH og stokastiske flyktighetsmodeller brukes av forskere for å tilby noen statistiske systemer som imiterer volatilitetsklynger, gir de fortsatt ingen økonomiske forklaring på det.