Volatiliteettiklusteroituminen on taipumus suurten rahoitusvarojen hintojen muutosten klusteroitumiseen, mikä johtaa tällaisten hintamuutosten suuruuden jatkumiseen. Toinen tapa kuvata epävakauden klusteroinnin ilmiötä on lainata kuuluisaa tutkija-matemaatikko Benoit Mandelbrotia ja määritellä se havainto, että "suuria muutoksia seuraa yleensä suuria muutoksia... ja pieniä muutoksia seuraa yleensä pieniä muutoksia", kun se tulee markkinoita. Tämä ilmiö havaitaan, kun markkinoiden volatiliteetti tai suhteellinen suhde on pitkää kurssi, jolla rahoitusvaran hinta muuttuu, jota seuraa "rauhallinen" tai alhainen volatiliteetti.
Markkinoiden epävakauden käyttäytyminen
Aikasarja Rahoitusvarojen tuoton osuus osoittaa usein epävakauden klusteroitumisen. Aikasarjassa osakkeiden hinnatesimerkiksi havaitaan, että tuottojen tai tukkien hintojen variaatio on suuri pitkään ja sitten matala pitkään. Sellaisenaan päivittäisten tuottojen varianssi voi olla suuri yhden kuukauden (korkea volatiliteetti) ja osoittaa alhaisen varianssin (alhainen volatiliteetti) seuraavana. Tämä tapahtuu siinä määrin, että se tekee log-hinnoista tai omaisuuserien palautuksista iid-mallin (riippumaton ja identtisesti jakautunut malli) vakuuttamattoman. Juuri tätä hintasarjojen ominaisuutta kutsutaan volatiliteettiklusteriksi.
Tämä tarkoittaa käytännössä ja sijoitusmaailmassa sitä, että kun markkinat reagoivat uuteen tietoon suurella hintojen muutokset (volatiliteetti), nämä korkean volatiliteetin ympäristöt yleensä kestävät jonkin aikaa kyseisen ensimmäisen iskun jälkeen. Toisin sanoen, kun markkinat kärsivät a haihtuva sokki, volatiliteetin odotetaan kasvavan. Tästä ilmiöstä on viitattu epävakauden sokkien jatkuminen, joka synnyttää epävakauden klusteroinnin käsitteen.
Volatiliteettiklusteroinnin mallintaminen
Volatiliteettiklusterin ilmiö on kiinnostanut monen taustan tutkijoita ja vaikuttanut stokastisten mallien kehitykseen rahoituksessa. Mutta volatiliteettiklusterointiin lähestytään yleensä mallintamalla hintaprosessi ARCH-tyyppisellä mallilla. Nykyään tämän ilmiön kvantifioimiseksi ja mallinntamiseksi on olemassa useita menetelmiä, mutta kaksi eniten käytettyä mallia ovat autoregressiivinen ehdollista heteroskedastisuutta (ARCH) ja yleistettyä autoregressiivista ehdollista heteroskedastisuutta (GARCH) malleja.
Tutkijat käyttävät ARCH-tyyppisiä malleja ja stokastisia haihtuvuusmalleja Tilastolliset järjestelmät, jotka jäljittelevät epävakauden klusterointia, ne eivät silti anna mitään taloudellista selitys sille.