Vad är tidsvarierande volatilitet?
Tidsvarierande volatilitet avser fluktuationer i volatilitet under olika tidsperioder. Investerare kan välja att studera eller överväga volatilitet i en underliggande säkerhet under olika tidsperioder. Till exempel kan volatiliteten hos vissa tillgångar vara lägre under sommaren när handlare är på semester. Användningen av tidsvarierade volatilitetsåtgärder kan påverka förväntningarna på investeringar.
Hur fungerar tidsvariationer
Tidsvarierande volatilitet kan studeras inom vilken tidsram som helst. Generellt kräver volatilitetsanalys matematisk modellering för att generera volatilitetsnivåer som ett mått på risken för en underliggande säkerhet. Denna typ av modellering genererar historisk volatilitetsstatistik.
Historisk volatilitet benämns vanligtvis standardavvikelsen för priser för ett finansiellt instrument och därmed ett mått på dess risk. Över tiden förväntas en säkerhet ha varierande volatilitet med förbehåll för stora prissvängningar, med lager och andra finansiella instrument som uppvisar perioder med hög volatilitet och låg volatilitet vid olika tidpunkter.
Analytiker kan också använda matematiska beräkningar för att generera implicit volatilitet. Implicerad volatilitet skiljer sig från historisk volatilitet genom att den inte är baserad på historiska data utan snarare en matematisk beräkning som ger ett mått på marknadens uppskattade volatilitet baserat på nuvarande marknadsfaktorer.
Key Takeaways
- Tidsvarierande volatilitet beskriver hur en tillgångs prisvolatilitet kan förändras med tanke på olika tidsperioder. Volatilitetsanalys kräver användning av finansiella modeller för att lösa statistiska skillnader i prisfluktuationer över olika tidsramar. Volatilitet tenderar att vara medelåtervinnande, därför av hög volatilitet kan följas av perioder med låg och vice versa.
Historisk volatilitet
Historisk volatilitet kan analyseras med tidsperioder baserat på tillgängligheten av data. Många analytiker försöker först modellera volatilitet med så mycket tillgänglig data som möjligt för att hitta säkerhetens volatilitet under hela livet. I denna typ av analys är volatiliteten helt enkelt standardavvikelsen för ett värdepapperspris kring dess medelvärde.
Att analysera volatilitet efter angivna tidsperioder kan vara till hjälp för att förstå hur en säkerhet har uppträtt under vissa marknadscykler, kriser eller riktade händelser. Volymer i tidsserier kan också vara till hjälp för att analysera en säkerhets volatilitet under de senaste månaderna eller kvartalen jämfört med längre tidsramar.
Historisk volatilitet kan också vara en variabel i olika marknadsprissättning och kvantitativa modeller. Till exempel kräver Black-Scholes Option Pricing Model den historiska volatiliteten för en säkerhet när man försöker identifiera dess optionskurs.
Implicit Volatility
Volatilitet kan också extraheras från en modell som Black-Scholes-modellen för att identifiera marknadens nuvarande antagna volatilitet. Med andra ord kan modellen köras bakåt med det observerade marknadspriset för en option som input för att beräkna vilken volatilitet den underliggande tillgången måste vara för att uppnå det priset.
I allmänhet baseras implicit volatilitets tidsram på tiden till utgången. Sammantaget kommer alternativ med längre tid att löpa ut att ha en högre volatilitet medan alternativ som löper ut på kortare tid kommer att ha en lägre implicit volatilitet.
2003 Nobelpriset i ekonomi
År 2003 vann ekonomer Robert F. Engle och Clive Granger Nobelminnespriset i ekonomi för deras arbete med att studera tidsvarierande volatilitet. Ekonomerna utvecklade modellen Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH). Denna modell ger insikt för att analysera och förklara volatilitet under olika tidsperioder. Resultaten kan sedan användas i prediktiv riskhantering som kan bidra till att minska förluster i en mängd olika scenarier.
