Présentation du clustering de volatilité

Le regroupement de la volatilité est la tendance des variations importantes des prix des actifs financiers à se regrouper, ce qui entraîne la persistance de ces ampleurs de variation des prix. Une autre façon de décrire le phénomène de regroupement de la volatilité est de citer le célèbre mathématicien Benoît Mandelbrot, et de le définir comme l'observation que "les grands changements ont tendance à être suivis de grands changements ... et les petits changements ont tendance à être suivis de petits changements" quand il vient sur les marchés. Ce phénomène s'observe en cas de périodes prolongées de forte volatilité des marchés ou de taux relatif de variation du prix d'un actif financier, suivies d'une période de «calme» ou de faible volatilité.

Le comportement de la volatilité du marché

Les séries chronologiques des rendements des actifs financiers montrent souvent un regroupement de la volatilité. Dans une série chronologique de cours des actions, par exemple, on observe que la variance des rendements ou des prix des journaux est élevée pendant de longues périodes, puis faible pendant de longues périodes. En tant que tel, la variance des rendements quotidiens peut être élevée un mois (forte volatilité) et montrer une faible variance (faible volatilité) le lendemain. Cela se produit à un point tel qu'il ne convainc pas un modèle iid (modèle indépendant et à distribution identique) des prix des journaux ou des rendements des actifs. C'est cette propriété même des séries chronologiques de prix qui est appelée cluster de volatilité.

Dans la pratique et dans le monde de l'investissement, cela signifie que, à mesure que les marchés réagissent aux nouvelles informations avec d'importants mouvements de prix (volatilité), ces environnements à forte volatilité ont tendance à perdurer pendant un certain temps après ce premier choc. En d'autres termes, lorsqu'un marché subit un choc volatil, une plus grande volatilité devrait être attendue. Ce phénomène a été appelé persistance des chocs de volatilité, qui donne naissance au concept de cluster de volatilité. 

Modélisation du clustering de volatilité

Le phénomène de regroupement de la volatilité a été d'un grand intérêt pour les chercheurs de divers horizons et a influencé le développement de modèles stochastiques en finance. Mais le clustering de volatilité est généralement abordé en modélisant le processus de prix avec un modèle de type ARCH. Aujourd'hui, il existe plusieurs méthodes pour quantifier et modéliser ce phénomène, mais les deux modèles les plus largement utilisés sont les modèles d'autorégression conditionnelle hétéroskédasticité conditionnelle (ARCH) et les modèles d'autorégression conditionnelle hétéroskédasticité conditionnelle généralisée (GARCH).

Bien que les modèles de type ARCH et les modèles de volatilité stochastique soient utilisés par les chercheurs pour offrir certains systèmes statistiques qui imitent le regroupement de la volatilité, ils ne donnent toujours aucune explication économique à cela..