Volatiliteitsclustering is de neiging van grote prijswijzigingen van financiële activa om samen te clusteren, wat resulteert in het aanhouden van deze omvang van prijswijzigingen. Een andere manier om het fenomeen van vluchtigheidsclustering te beschrijven, is door de beroemde wetenschapper-wiskundige Benoit Mandelbrot te citeren en het te definiëren als de waarneming dat "grote veranderingen vaak worden gevolgd door grote veranderingen... en kleine veranderingen worden vaak gevolgd door kleine veranderingen" als het gaat om markten. Dit fenomeen wordt waargenomen wanneer er langere perioden van hoge marktvolatiliteit of het familielid zijn tarief waartegen de prijs van een financieel actief verandert, gevolgd door een periode van "kalm" of lage volatiliteit.
Het gedrag van marktvolatiliteit
Tijdreeksen van de rendementen op financiële activa vertoont vaak volatiliteitsclustering. In een tijdreeks van Aandelenkoersener wordt bijvoorbeeld opgemerkt dat de variantie van rendementen of log-prijzen hoog is voor langere periodes en dan
laag voor langere periodes. Als zodanig kan de variantie van het dagelijkse rendement de ene maand hoog zijn (hoge volatiliteit) en de volgende maand een lage variantie (lage volatiliteit). Dit gebeurt in zo'n mate dat het een iid-model (onafhankelijk en identiek gedistribueerd model) van log-prijzen of activarendementen niet overtuigend maakt. Het is juist deze eigenschap van tijdreeksen van prijzen die volatiliteitsclustering wordt genoemd.Wat dit in de praktijk en in de wereld van beleggen betekent, is dat naarmate markten met nieuwe informatie reageren prijsbewegingen (volatiliteit), deze omgevingen met hoge volatiliteit blijven na die eerste schok nog wel even bestaan. Met andere woorden, wanneer een markt lijdt a vluchtige schokzou meer volatiliteit kunnen worden verwacht. Dit fenomeen wordt de persistentie van vluchtigheidsschokken, wat aanleiding geeft tot het concept van volatiliteitsclustering.
Modellering van vluchtigheidsclustering
Het fenomeen van volatiliteitsclustering is van groot belang geweest voor onderzoekers met vele achtergronden en heeft de ontwikkeling van stochastische modellen in de financiële sector beïnvloed. Maar clustering van volatiliteit wordt meestal benaderd door het prijsproces te modelleren met een ARCH-type model. Tegenwoordig zijn er verschillende methoden om dit fenomeen te kwantificeren en te modelleren, maar de twee meest gebruikte modellen zijn de autoregressieve conditionele heteroskedasticiteit (ARCH) en de gegeneraliseerde autoregressieve conditionele heteroskedasticiteit (GARCH) modellen.
Terwijl ARCH-type modellen en stochastische vluchtigheidsmodellen door onderzoekers worden gebruikt om er enkele aan te bieden statistische systemen die volatiliteitsclustering imiteren, geven ze nog steeds geen economische uitleg ervoor.