Volatilitate variabilă în timp

Ce este volatilitatea variabilă în timp?

Volatilitatea care variază în timp se referă la fluctuațiile volatilității pe perioade diferite de timp. Investitorii pot alege să studieze sau să ia în considerare volatilitatea unui bază de securitate în timpul diferitelor perioade de timp. De exemplu, volatilitatea anumitor active poate fi mai mică în timpul verii, când comercianții sunt în vacanță. Utilizarea măsurilor de volatilitate variate în timp poate influența așteptările investițiilor.

Cum funcționează volatilitatea variabilă în timp

Volatilitatea care variază în timp poate fi studiată în orice interval de timp. În general, analiza volatilității necesită modelare matematică pentru a genera niveluri de volatilitate ca o măsură a riscului unui titlu de bază. Acest tip de modelare generează statistici istorice de volatilitate.

Volatilitatea istorică este denumită, în general, deviația standard a prețurilor pentru un instrument financiar și, prin urmare, o măsură a riscului său. De-a lungul timpului, este de așteptat ca un titlu să aibă o volatilitate variabilă, sub rezerva fluctuațiilor mari de preț, acțiunile și alte instrumente financiare prezentând perioade de volatilitate ridicată și volatilitate scăzută în diferite momente ale timpului.

Analiștii pot utiliza, de asemenea, calcule matematice pentru a genera volatilitate implicită. Volatilitatea implicată diferă de volatilitatea istorică prin faptul că nu se bazează pe date istorice, ci mai degrabă un calcul matematic care oferă o măsură a volatilității estimate a pieței pe baza factorilor actuali de piață.

Chei de luat masa

• Volatilitatea care variază în timp descrie modul în care volatilitatea prețului unui activ se poate modifica având în vedere perioade de timp diferite.
• Analiza volatilității necesită utilizarea modelelor financiare pentru a rezolva diferențele statistice în fluctuațiile prețurilor pe diferite perioade de timp.
• Volatilitatea tinde să fie inversă, de aceea perioadele de volatilitate ridicată pot fi urmate de perioade de scăzut și invers.

Volatilitatea istorică

Volatilitatea istorică poate fi analizată pe perioade de timp pe baza disponibilității datelor. Mulți analiști caută să modeleze mai întâi volatilitatea cu cât mai multe date disponibile, pentru a găsi volatilitatea securității pe întreaga sa viață. În acest tip de analiză, volatilitatea este pur și simplu abaterea standard a prețului unui titlu în jurul valorii sale medii.

Analiza volatilității în funcție de perioadele de timp specificate poate fi utilă pentru a subestima modul în care s-a comportat o securitate în anumite cicluri de piață, crize sau evenimente vizate. Volatilitatea seriilor temporale poate fi, de asemenea, utilă în analiza volatilității unei valori mobiliare în ultimele luni sau trimestre față de perioade mai lungi.

Volatilitatea istorică poate fi, de asemenea, o variabilă în diferite modele de stabilire a prețurilor de piață și cantitative. De exemplu, Modelul de stabilire a prețurilor opțiunilor Black-Scholes necesită volatilitatea istorică a unui titlu atunci când încearcă să identifice prețul opțiunii sale.

Volatilitate implicată

Volatilitatea poate fi, de asemenea, extrasă dintr-un model precum modelul Black-Scholes pentru a identifica volatilitatea presupusă de piață. Cu alte cuvinte, modelul poate fi rulat înapoi luând prețul de piață observat al unei opțiuni ca input pentru a imputa care trebuie să fie volatilitatea activului suport pentru a atinge acel preț.

În general, intervalul de timp al volatilității implicite se bazează pe timpul până la expirare. În general, opțiunile cu un timp mai mare până la expirare vor avea o volatilitate mai mare, în timp ce opțiunile care expiră într-un interval de timp mai scurt vor avea o volatilitate implicită mai mică.

Premiul Nobel pentru economie din 2003

În 2003, economiștii Robert F. Engle și Clive Granger au câștigat Premiul Nobel pentru economie pentru munca depusă în studierea volatilității în timp. Economiștii au dezvoltat modelul Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH). Acest model oferă informații despre analiza și explicarea volatilității pe perioade diferite de timp. Rezultatele sale pot fi apoi utilizate în gestionarea predictivă a riscurilor, care poate contribui la atenuarea pierderilor într-o varietate de scenarii diferite.