Ce este volatilitatea în timp?
Volatilitatea care variază în timp se referă la fluctuațiile volatilității pe perioade diferite de timp. Investitorii pot alege să studieze sau să considere volatilitatea unei garanții subiacente în diferite 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 în timp
Volatilitatea 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 unei securități subiacente. Acest tip de modelare generează statistici de volatilitate istorică.
Volatilitatea istorică este, în general, denumită abaterea standard a prețurilor pentru un instrument financiar și, prin urmare, o măsură a riscului său. De-a lungul timpului, o garanție va avea o volatilitate diferită, sub rezerva unor variații mari ale prețului, stocurile și alte instrumente financiare prezentând perioade de volatilitate ridicată și volatilitate scăzută în diferite momente.
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 pe un calcul matematic care oferă o măsură a volatilității estimate a pieței pe baza factorilor actuali ai pieței.
Cheie de luat cu cheie
- Volatilitatea care variază în timp descrie modul în care volatilitatea prețurilor unui activ se poate modifica având în vedere perioade de timp diferite. Analiza de vilitate necesită utilizarea modelelor financiare pentru a rezolva diferențele statistice ale fluctuațiilor de preț pe intervale de timp diferite. de volatilitate ridicată poate fi urmată de perioade de joasă și invers.
Volatilitatea istorică
Volatilitatea istorică poate fi analizată pe perioade de timp pe baza disponibilității datelor. Mulți analiști încearcă 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 unei garanții în jurul valorii medii.
Analiza volatilității în funcție de perioade de timp specificate poate fi utilă pentru a sublinia modul în care o securitate s-a comportat în anumite cicluri de piață, crize sau evenimente vizate. Volatilitatea seriei de timp poate fi, de asemenea, utilă în analizarea volatilității unei securități din ultimele luni sau trimestre în raport cu intervale de timp mai lungi.
Volatilitatea istorică poate fi, de asemenea, o variabilă în diferite prețuri de piață și modele cantitative. De exemplu, modelul de prețuri pentru opțiunea Black-Scholes necesită volatilitatea istorică a unei garanții atunci când încearcă să identifici prețul opțiunii sale.
Volatilitate implicită
Volatilitatea poate fi extrasă și dintr-un model precum modelul Black-Scholes pentru a identifica volatilitatea asumată curentă a pieței. Cu alte cuvinte, modelul poate fi redus înapoi, luând prețul de piață observat al unei opțiuni ca intrare pentru a imputa care trebuie să fie volatilitatea activului de bază pentru a atinge acest preț.
În general, intervalul de timp implicat al volatilității se bazează pe timpul până la expirare. În general, opțiunile cu un timp mai lung până la expirare vor avea o volatilitate mai mare, în timp ce opțiunile care expiră într-un 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 lor în studiul volatilității variate în timp. Economiștii au dezvoltat modelul autoregresiv condițional Heteroskedasticity (ARCH). Acest model oferă o perspectivă pentru analiza și explicarea volatilității pe perioade de timp diferite. Rezultatele sale pot fi apoi utilizate în gestionarea predictivă a riscurilor, care pot contribui la atenuarea pierderilor într-o varietate de scenarii diferite.
