Un equipo de biofísicos de Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg FAU presenta un método matemáticamente conciso para comparar diferentes modelos de precios en su última publicación en Comunicaciones de la naturaleza . Esto permite a los investigadores predecir con mayor precisión cómo los parámetros como la volatilidad de los precios de las acciones cambian con el tiempo.
Los altibajos de los precios de las acciones son el resultado de una interacción compleja entre los inversores tradicionales, los comerciantes diarios y los fondos de cobertura de alta frecuencia. Las fluctuaciones de precios a corto plazo aparentemente erráticas pueden caracterizarse por una constante de difusión, llamada volatilidad.Sin embargo, la volatilidad en sí misma cambia significativamente en escalas de tiempo más largas. Por ejemplo, los anuncios inesperados de Twitter pueden provocar picos de volatilidad abruptos, mientras que los cambios en la política económica pueden inducir variaciones graduales de volatilidad. Los analistas financieros luchan notoriamente por estimar cómo cambia la volatilidad con el tiempo y a menudo basan sus prediccionesen supuestos sin fundamento.
En lugar de evaluar analíticamente la incertidumbre de las predicciones de diferentes modelos, Christoph Mark y sus colegas del grupo de Biofísica de la FAU desarrollaron una implementación numérica del principio de 'Navaja de afeitar de Occam', que favorece a aquellos modelos que describen los datos con el menor número de supuestos.
Los investigadores utilizan este método para mostrar que la llamada distribución de cola gruesa de los rendimientos del mercado de valores incluidos eventos raros pero dramáticos como los viernes negros y las burbujas del mercado surge naturalmente de fluctuaciones repentinas de volatilidad. Además, con su método puedenIdentifique los eventos desencadenantes como anuncios de noticias en tiempo real.
Sin embargo, las fluctuaciones de volatilidad o, en términos más generales, las caminatas aleatorias heterogéneas no son exclusivas de las finanzas, y también describen los movimientos de las células cancerosas invasivas, el momento de los accidentes y desastres y el cambio climático. Aquí, su método puede usarse paraidentifique células particularmente invasivas, para determinar medidas políticas que puedan reducir los accidentes, o para comparar diferentes modelos climáticos para pronosticar el calentamiento global.
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Materiales proporcionado por Universidad de Erlangen-Nuremberg . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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