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标题：Long memory in return structures from developed markets
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作者：Sharad Nath Bhattacharya ; Mousumi Bhattacharya
期刊名称：Cuadernos de Gestión
印刷版ISSN：1131-6837
电子版ISSN：1988-2157
出版年度：2013
卷号：13
期号：2
页码：127-143
语种：English
出版社：Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
摘要：Resumen: El presente estudio pretende investigar la existencia de propiedades de memoria larga en diez mercados de valores de distintos países desarrollados. Cuando las series de rendimientos exhiben memoria larga, estas series no son independientes del tiempo y los rendimientos pasados pueden ayudar a predecir rendimientos futuros, violando por tanto la hipótesis de eficiencia de los mercados. Esto plantea un serio desafío a los que defienden que los rendimientos siguen un camino aleatorio, indicando un componente potencialmente predecible en la dinámica de las series. Hemos calculado el estadístico clásico de Hurst Mandelbrot (R/S), el estadístico de Lo y el estadístico semiparamétrico GPH utilizando un método de regresión espectral. Los resultados sugieren la existencia de memoria larga en la volatilidad de los rendimientos y un paseo aleatorio para los logaritmos de las series, en general para todos los índices de mercado seleccionados. Los resultados están en línea con hechos contrastados para series temporales financieras.
其他摘要：The present study aimed at investigating the existence of long memory properties in ten developed stock markets across the globe. When return series exhibit long memory, the series realizations are not independent over time and past returns can help predict future returns, thus violating the market efficiency hypothesis. It poses a serious challenge to the supporters of random walk behavior of the stock returns indicating a potentially predictable component in the series dynamics. We computed Hurst-Mandelbrot’s Classical R/S statistic, Lo’s statistic and semi parametric GPH statistic using spectral regression. The findings suggest existence of long memory in volatility and random walk for logarithmic return series in general for all the selected stock market indices. Findings are in line with the stylized facts of financial time series.
关键词：Memoria larga; Rango reescalado; Integración fraccional; Regresión spectral.
其他关键词：Long memory; Rescaled range; Fractional integration; Spectral regression.