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) 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