Что такое изменчивая во времени волатильность?
Изменчивая во времени волатильность относится к колебаниям волатильности в разные периоды времени. Инвесторы могут выбрать для изучения или рассмотрения волатильности базовой ценной бумаги в течение различных периодов времени. Например, волатильность некоторых активов может быть ниже летом, когда трейдеры находятся в отпуске. Использование изменяющихся во времени мер волатильности может повлиять на ожидания инвестиций.
Как работает изменяющаяся во времени волатильность
Изменчивая во времени волатильность может быть изучена в любой период времени. Как правило, анализ волатильности требует математического моделирования для генерации уровней волатильности как одного из показателей риска базовой ценной бумаги. Этот тип моделирования генерирует историческую статистику волатильности.
Историческая волатильность обычно называется стандартным отклонением цены финансового инструмента и, следовательно, мерой его риска. Со временем ожидается, что ценная бумага будет иметь разную волатильность, подверженную значительным колебаниям цен, при этом акции и другие финансовые инструменты демонстрируют периоды высокой волатильности и низкой волатильности в различные моменты времени.
Аналитики также могут использовать математические расчеты для генерации подразумеваемой волатильности. Подразумеваемая волатильность отличается от исторической волатильности тем, что она основана не на исторических данных, а на математических расчетах, которые обеспечивают оценку оценочной волатильности рынка на основе текущих рыночных факторов.
Ключевые вынос
- Изменчивая во времени волатильность описывает, как волатильность цены актива может изменяться в разные периоды времени. Анализ волатильности требует использования финансовых моделей для разрешения статистических различий в колебаниях цен в разные периоды времени. Волатильность имеет тенденцию к возврату, поэтому периоды за высокой волатильностью могут последовать периоды низкой и наоборот.
Историческая волатильность
Историческая волатильность может быть проанализирована по периодам времени в зависимости от наличия данных. Многие аналитики стремятся сначала смоделировать изменчивость, используя как можно больше доступных данных, чтобы найти изменчивость безопасности в течение всей ее жизни. В этом типе анализа волатильность - это просто стандартное отклонение цены ценной бумаги от ее среднего значения.
Анализ волатильности по определенным периодам времени может быть полезен для понимания того, как ведет себя безопасность в течение определенных рыночных циклов, кризисов или целевых событий. Волатильность временных рядов также может быть полезна при анализе волатильности ценной бумаги в последние месяцы или кварталы в сравнении с более длительными 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 ее цену опциона.
Подразумеваемая волатильность
Волатильность также можно извлечь из модели, такой как модель Блэка-Шоулза, для определения текущей предполагаемой волатильности рынка. Другими словами, модель может работать в обратном направлении, принимая наблюдаемую рыночную цену опциона в качестве исходной информации для вменения 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 действия будут иметь более высокую волатильность, в то время как опционы, срок действия которых истекает в более короткие сроки, будут иметь более низкую подразумеваемую волатильность.
Нобелевская премия по экономике 2003 года
В 2003 году экономисты Роберт Ф. Энгл и Клайв Грейнджер получили Нобелевскую мемориальную премию по экономике за работу по изучению изменчивости во времени. Экономисты разработали модель авторегрессионной условной гетероскедастичности (ARCH). Эта модель обеспечивает понимание для анализа и объяснения волатильности в разные периоды времени. Затем его результаты могут быть использованы в прогнозном управлении рисками, что может помочь уменьшить потери в различных сценариях.
