Hva er tidsvarierende flyktighet?
Tidsvarierende volatilitet refererer til svingningene i volatilitet over forskjellige tidsperioder. Investorer kan velge å studere eller vurdere volatilitet av en underliggende sikkerhet i forskjellige tidsperioder. For eksempel kan volatiliteten til visse eiendeler være lavere om sommeren når handelsmenn er på ferie. Bruk av tidsvariert volatilitetstiltak kan påvirke forventningene til investeringer.
Slik fungerer tidsvarierende volatilitet
Tidsvarierende flyktighet kan studeres i en hvilken som helst tidsramme. Generelt krever volatilitetsanalyse matematisk modellering for å generere volatilitetsnivåer som et mål på risikoen for en underliggende sikkerhet. Denne typen modellering genererer historisk volatilitetsstatistikk.
Historisk volatilitet er vanligvis referert til som standardavviket for priser for et finansielt instrument, og derav et mål på risikoen. Over tid forventes en sikkerhet å ha varierende volatilitet underlagt store svingninger i pris, med aksjer og andre finansielle instrumenter som viser perioder med høy volatilitet og lav volatilitet på forskjellige tidspunkter.
Analytikere kan også bruke matematiske beregninger for å generere underforstått volatilitet. Implisert volatilitet skiller seg fra historisk volatilitet ved at den ikke er basert på historiske data, men snarere en matematisk beregning som gir et mål på markedets estimerte volatilitet basert på nåværende markedsfaktorer.
Viktige takeaways
- Tidsvarierende volatilitet beskriver hvordan en eiendels prisvolatilitet kan endre seg gitt forskjellige tidsperioder. Volatilitetsanalyse krever bruk av økonomiske modeller for å løse statistiske forskjeller i prisendringer over forskjellige tidsrammer. Volatilitet har en tilbøyelig tilbakevending, derfor perioder med høy flyktighet kan følges av perioder med lav, og omvendt.
Historisk volatilitet
Historisk volatilitet kan analyseres etter tidsperioder basert på tilgjengeligheten av data. Mange analytikere prøver å først modellere volatilitet med så mye tilgjengelig data som mulig for å finne volatiliteten til sikkerhet over hele livet. I denne typen analyser er volatilitet ganske enkelt standardavviket for en verdipapirs pris rundt gjennomsnittet.
Å analysere volatilitet etter bestemte tidsperioder kan være nyttig for å forstå hvordan en sikkerhet har oppført seg under visse markedssykluser, kriser eller målrettede hendelser. Volatilitet i tidsserier kan også være nyttig i å analysere volatiliteten til en sikkerhet de siste månedene eller kvartalene i forhold til lengre tidsrammer.
Historisk volatilitet kan også være en variabel i forskjellige markedspriser og kvantitative modeller. Black-Scholes Option Pricing Model krever for eksempel den historiske volatiliteten til en sikkerhet når du prøver å identifisere opsjonskursen.
Underforstått volatilitet
Volatilitet kan også trekkes ut fra en modell som Black-Scholes-modellen for å identifisere markedets nåværende antatte volatilitet. Med andre ord kan modellen kjøres bakover og ta den observerte markedsprisen på et alternativ som input for å beregne hva volatiliteten til den underliggende eiendelen må være for å oppnå den prisen.
Generelt er implisitt volatilitets tidsramme basert på tiden til utløpet. Totalt sett vil opsjoner med lengre tid til utløp ha høyere volatilitet, mens opsjoner som går ut på kortere tid vil ha en lavere implisitt volatilitet.
Nobelprisen i økonomi 2003
I 2003 vant økonomene Robert F. Engle og Clive Granger Nobelminneprisen i økonomi for deres arbeid med å studere tidsvarierende volatilitet. Økonomene utviklet modellen Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH). Denne modellen gir innsikt for å analysere og forklare volatilitet over forskjellige tidsperioder. Resultatene kan deretter brukes i prediktiv risikostyring som kan bidra til å avbøte tap i en rekke forskjellige scenarier.
