We have shown that aggregate stock

We have shown that aggregate stock market volatility has been quite sta- ble over time, whereas f irm-level volatility has trended upwards. An impli- cation of this f inding is that there should be a declining trend in the correlations among individual stock returns. Declining correlations allow the volatility of the market portfolio to remain the same even if there is an increase in each individual stock’s volatility.
We document the evolution of correlations among individual stocks by cal- culating all pairwise correlations among stocks traded on the NYSE, AMEX, and Nasdaq.5 We use both daily and monthly data. Correlations using daily data are calculated each month, using the previous 12 months of daily ob- servations ~or as many months as are available at the beginning of the data set!. The number of stocks in the sample at each month ranges f rom about
1,500 to about 8,000, so the number of pairwise correlations ranges f rom just over 1 million to 32 million. We calculate an equally weighted average of these correlations. Correlations using monthly data are again calculated each month, but they use the previous 60 months of monthly returns. Somewhat fewer stocks have a complete f ive-year history than have a one-year history, so the number of stocks in the sample ranges f rom 1,000 to 4,500, and the number of pairwise correlations f rom half a million to just over 10 million. Again we calculate an equally weighted average for the month. The results are reported in the top panel of Figure 5.
The f igure shows a clear tendency for correlations among individual stock returns to decline over time. Correlations based on f ive years of monthly data decline f rom 0.28 in the early 1960s to 0.08 in 1997, and correlations based on one year of daily data decline f rom 0.12 in the early 1960s to be- tween 0.02 and 0.04 in the 1990s. The former correlations are larger than the latter, both because daily stock returns contain negatively autocorre- lated idiosyncratic components, and because correlations are lower in more recent data, which receive greater weight in the daily calculation.
The bottom panel of Figure 5 plots the average R 2 statistic for the market
model, using the same stocks as the top panel. For each stock, the market model is estimated using f ive years of monthly or one year of daily data, and using the NYSE0AMEX0Nasdaq composite index as the market index. The resulting R 2 statistic is averaged across stocks. The two panels of the f igure are almost indistinguishable f rom one another. This is not surprising; if all

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi có hiển thị tổng hợp thị trường chứng khoán bay hơi đã là khá sta-ble theo thời gian, trong khi đó f irm-mức độ bay hơi có trended trở lên. Một impli-cation của này inding f là rằng không nên có một xu hướng giảm trong tương quan giữa các cá nhân trở về chứng khoán. Giảm tương quan cho phép sự biến động của thị trường danh mục đầu tư để duy trì như vậy ngay cả khi đó là sự gia tăng trong bay hơi mỗi cổ phiếu cá nhân.Chúng tôi tài liệu sự tiến triển của tương quan giữa các cổ phiếu cá nhân bởi cal-culating tất cả cử tương quan giữa các cổ phiếu được giao dịch trên NYSE, AMEX, và Nasdaq.5 chúng tôi sử dụng dữ liệu hàng ngày và hàng tháng. Các mối tương quan bằng cách sử dụng dữ liệu hàng ngày được tính mỗi tháng, sử dụng 12 tháng trước hàng ngày ob-servations ~ hoặc vài tháng như nhiều như có sẵn ở đầu của tập dữ liệu. Số lượng cổ phiếu trong mẫu tại mỗi tháng khoảng f rom về1.500 lên khoảng 8.000, do đó, số lượng các mối tương quan cử phạm vi f rom chỉ hơn 1 triệu đến 32 triệu. Chúng tôi tính toán trung bình các mối tương quan trọng không kém. Các mối tương quan bằng cách sử dụng dữ liệu hàng tháng một lần nữa được tính mỗi tháng, nhưng họ sử dụng 60 tháng trước hàng tháng trả về. Hơi ít cổ phiếu có một hoàn thành f ive-năm lịch sử hơn có một lịch sử trong một năm, do đó, số lượng cổ phiếu trong mẫu phạm vi f rom 1.000 đến 4.500, và số lượng các mối tương quan cử f rom nửa triệu để chỉ hơn 10 triệu. Một lần nữa, chúng tôi tính toán trung bình bằng nhau trọng cho tháng. Kết quả báo cáo trong bảng điều khiển hàng đầu của con số 5.F igure cho thấy một xu hướng rõ ràng cho tương quan giữa các cổ phiếu cá nhân trở về từ chối theo thời gian. Các mối tương quan dựa trên f ive năm của dữ liệu hàng tháng từ chối f rom 0,28 trong đầu thập niên 1960 để 0,08 vào năm 1997, và tương quan dựa trên một năm của dữ liệu hàng ngày từ chối f rom 0,12 trong đầu những năm 1960 để-tween 0,02 và 0,04 trong thập niên 1990. Các mối tương quan cũ lớn hơn sau đó, cả hai bởi vì hàng ngày trở về chứng khoán có chứa tiêu cực autocorre - các thành phần lated mang phong cách riêng, và bởi vì mối tương quan đang thấp hơn ở dữ liệu gần đây, nhận được trọng lượng lớn hơn trong tính toán hàng ngày.Bảng điều khiển dưới cùng của hình 5 lô là R 2 thống kê cho thị trườngMô hình, bằng cách sử dụng cùng một cổ phiếu như đầu bảng điều khiển. Cho mỗi cổ phiếu, các mô hình thị trường ước tính sử dụng f ive năm hàng tháng hoặc một năm của dữ liệu hàng ngày, và sử dụng các NYSE0AMEX0Nasdaq composite index là chỉ số thị trường. Thống kê R 2 kết quả được tính trung bình trên cổ phiếu. Tấm f igure, hai là gần như không thể phân biệt f rom một khác. Đây không phải là đáng ngạc nhiên; Nếu tất cả

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi đã chỉ ra rằng tổng hợp biến động thị trường chứng khoán đã được khá như đập ble theo thời gian, trong khi f biến động IRM cấp đã có xu hướng lên trên. Một cation impli- của f này inding là có phải là một xu hướng giảm trong các mối tương quan giữa lợi nhuận cổ phiếu cá nhân. Mối tương quan giảm cho phép sự biến động của danh mục thị trường vẫn như cũ ngay cả khi có sự gia tăng biến động từng cổ phiếu cá nhân.
Chúng tôi ghi lại sự tiến triển của các mối tương quan giữa các cổ phiếu riêng lẻ bằng cal- culating tất cả các mối tương quan cặp giữa các cổ phiếu giao dịch trên NYSE, AMEX, và Nasdaq.5 Chúng tôi sử dụng cả dữ liệu hàng ngày và hàng tháng. Mối tương quan bằng cách sử dụng dữ liệu hàng ngày được tính toán mỗi tháng, sử dụng 12 tháng trước của servations quan sát hàng ngày ~ hoặc nhiều tháng có sẵn tại đầu của bộ dữ liệu !. Số lượng cổ phiếu trong mẫu tại mỗi tháng khoảng f rom khoảng
1.500 đến 8.000, như vậy số lượng các mối tương quan cặp khoảng f rom chỉ hơn 1.000.000-32.000.000. Chúng tôi tính trung bình đều có trọng số của các mối tương quan. Mối tương quan bằng cách sử dụng dữ liệu hàng tháng được tính toán lại mỗi tháng, nhưng họ sử dụng 60 tháng trước lợi nhuận hàng tháng. Hơi cổ phiếu ít có một lịch sử ive-năm hoàn f hơn có một lịch sử một năm, nên số lượng cổ phiếu trong mẫu khoảng f rom 1.000 đến 4.500, và số lượng các mối tương quan cặp f rom nửa triệu xuống chỉ còn trên 10 triệu . Một lần nữa chúng tôi tính toán trung bình đều có trọng trong tháng. Các kết quả được báo cáo trong bảng điều khiển của Hình 5.
Các f igure cho thấy một xu hướng rõ ràng cho tương quan giữa các chứng khoán riêng lẻ trở lại giảm qua thời gian. Mối tương quan dựa trên nhiều năm ive f suy giảm dữ liệu hàng tháng f rom 0.28 vào đầu những năm 1960 xuống còn 0,08 vào năm 1997, và tương quan dựa trên một năm suy giảm dữ liệu hàng ngày f rom 0.12 vào đầu những năm 1960 đến được- tween 0,02 và 0,04 trong năm 1990. Những mối liên hệ cũ là lớn hơn sau này, cả vì lợi nhuận cổ phiếu hàng ngày có chứa các thành phần mang phong cách riêng tiêu cực autocorre- lated, và vì mối tương quan thấp trong nhiều dữ liệu gần đây, mà nhận được trọng lượng lớn hơn trong việc tính toán hàng ngày.
Các bảng điều khiển phía dưới của Hình 5 ô trung bình R 2 Thống kê cho thị trường
mô hình, sử dụng các cổ phiếu giống như bảng điều khiển. Đối với mỗi cổ phiếu, mô hình thị trường được ước tính bằng cách sử dụng năm ive f của hàng tháng hoặc một năm của dữ liệu hàng ngày, và sử dụng các chỉ số tổng hợp NYSE0AMEX0Nasdaq như các chỉ số thị trường. Các kết quả R 2 Thống kê được trung bình trên cổ phiếu. Hai tấm của f igure gần như không thể phân biệt là f rom nhau. Đây không phải là đáng ngạc nhiên; tôi ngã