Изменяющаяся во времени волатильность
Что такое изменяющаяся во времени волатильность?
Изменяющаяся во времени волатильность относится к колебаниям волатильности в разные периоды времени. Инвесторы могут выбрать изучение или рассмотрение волатильности базовой ценной бумаги в различные периоды времени. Например, волатильность некоторых активов может быть ниже летом, когда трейдеры находятся в отпуске. Использование показателей волатильности, изменяющихся во времени, может повлиять на ожидания инвестиций.
Как работает изменяющаяся во времени волатильность
Изменяющуюся во времени волатильность можно изучать на любом временном интервале. Как правило, анализ волатильности требует математического моделирования для определения уровней волатильности как одного из показателей риска базовой ценной бумаги. Этот тип моделирования генерирует историческую статистику волатильности.
Историческую волатильность обычно называют стандартным отклонением цен финансового инструмента и, следовательно, мерой его риска. Ожидается, что со временем ценные бумаги будут иметь разную волатильность, подверженную значительным колебаниям в цене, при этом акции и другие финансовые инструменты будут демонстрировать периоды высокой и низкой волатильности в различные моменты времени.
Аналитики также могут использовать математические вычисления для определения подразумеваемой волатильности. Подразумеваемая волатильность отличается от исторической волатильности тем, что она основана не на исторических данных, а, скорее, на математических расчетах, которые позволяют измерить предполагаемую волатильность рынка на основе текущих рыночных факторов.
Ключевые выводы
- Изменяющаяся во времени волатильность описывает, как волатильность цены актива может изменяться в разные периоды времени.
- Анализ волатильности требует использования финансовых моделей для устранения статистических различий в колебаниях цен в разные периоды времени.
- Волатильность имеет тенденцию возвращаться к среднему, поэтому периоды высокой волатильности могут сменяться периодами низкой, и наоборот.
Историческая волатильность
Историческую волатильность можно анализировать по временным периодам в зависимости от наличия данных. Многие аналитики стремятся сначала смоделировать волатильность, используя как можно больше доступных данных, чтобы определить волатильность безопасности на протяжении всего срока ее службы. В этом типе анализа волатильность — это просто стандартное отклонение цены ценной бумаги от ее среднего значения.
Анализ волатильности по заданным периодам времени может быть полезен для понимания того, как ценные бумаги вела себя во время определенных рыночных циклов, кризисов или целевых событий. Волатильность временных рядов также может быть полезна при анализе волатильности ценной бумаги в последние месяцы или кварталы по сравнению с более длинными временными рамками.
Историческая волатильность также может быть переменной в различных рыночных ценах и количественных моделях. Например, модель ценообразования опционов Блэка-Шоулза требует исторической волатильности ценной бумаги при попытке определить цену опциона.
Подразумеваемая волатильность
Волатильность также может быть извлечена из такой модели, как модель Блэка-Шоулза, чтобы определить текущую предполагаемую волатильность рынка. Другими словами, модель может быть запущена в обратном направлении, принимая наблюдаемую рыночную цену опциона в качестве входных данных для определения того, какой должна быть волатильность базового актива для достижения этой цены.
Как правило, временные рамки подразумеваемой волатильности основаны на времени до истечения срока. В целом, опционы с более длительным сроком до истечения будут иметь более высокую волатильность, в то время как опционы с более коротким сроком действия будут иметь более низкую подразумеваемую волатильность.
Нобелевская премия по экономике 2003 г.
В 2003 году экономисты Роберт Ф. Энгл и Клайв Грейнджер получили Нобелевскую премию по экономике за свою работу по изучению изменчивой во времени волатильности. Экономисты разработали модель авторегрессионной условной гетероскедастичности (ARCH). Эта модель обеспечивает понимание для анализа и объяснения волатильности в разные периоды времени. Его результаты затем могут быть использованы в прогнозирующем управлении рисками, что может помочь снизить потери в различных сценариях.