Che cos'è la volatilità che varia nel tempo?
La volatilità variabile nel tempo si riferisce alle fluttuazioni della volatilità in periodi di tempo diversi. Gli investitori possono scegliere di studiare o considerare la volatilità di un titolo sottostante durante vari periodi di tempo. Ad esempio, la volatilità di alcune attività potrebbe essere inferiore durante l'estate quando i trader sono in vacanza. L'uso di misure di volatilità variabili nel tempo può influenzare le aspettative degli investimenti.
Come funziona la volatilità che varia nel tempo
La volatilità variabile nel tempo può essere studiata in qualsiasi arco di tempo. In generale, l'analisi della volatilità richiede modelli matematici per generare livelli di volatilità come misura del rischio di un titolo sottostante. Questo tipo di modellazione genera statistiche storiche sulla volatilità.
La volatilità storica è generalmente definita come la deviazione standard dei prezzi di uno strumento finanziario e quindi una misura del suo rischio. Nel tempo, un titolo dovrebbe avere una volatilità variabile soggetta a forti oscillazioni di prezzo, con azioni e altri strumenti finanziari che presentano periodi di elevata volatilità e bassa volatilità in vari momenti nel tempo.
Gli analisti possono anche utilizzare calcoli matematici per generare volatilità implicita. La volatilità implicita differisce dalla volatilità storica in quanto non si basa su dati storici ma piuttosto su un calcolo matematico che fornisce una misura della volatilità stimata del mercato sulla base degli attuali fattori di mercato.
Key Takeaways
- La volatilità variabile nel tempo descrive in che modo la volatilità dei prezzi di un'attività può variare in base a periodi di tempo diversi. L'analisi della volatilità richiede l'uso di modelli finanziari per risolvere le differenze statistiche nelle fluttuazioni dei prezzi in diversi intervalli di tempo. di elevata volatilità può essere seguito da periodi di basso, e viceversa.
Volatilità storica
La volatilità storica può essere analizzata per periodi di tempo in base alla disponibilità dei dati. Molti analisti cercano di modellare la volatilità con il maggior numero possibile di dati disponibili al fine di trovare la volatilità della sicurezza per tutta la sua vita. In questo tipo di analisi, la volatilità è semplicemente la deviazione standard del prezzo di un titolo rispetto alla sua media.
L'analisi della volatilità per determinati periodi di tempo può essere utile per comprendere come si è comportato un titolo durante determinati cicli di mercato, crisi o eventi mirati. La volatilità delle serie storiche può anche essere utile per analizzare la volatilità di un titolo negli ultimi mesi o trimestri rispetto a periodi di tempo più lunghi.
La volatilità storica può anche essere una variabile in diversi prezzi di mercato e modelli quantitativi. Ad esempio, il modello di prezzi delle opzioni di Black-Scholes richiede la volatilità storica di un titolo quando si cerca di identificare il prezzo dell'opzione.
Volatilità implicita
La volatilità può anche essere estratta da un modello come il modello Black-Scholes per identificare l'attuale volatilità ipotizzata sul mercato. In altre parole, il modello può essere eseguito all'indietro prendendo il prezzo di mercato osservato di un'opzione come input per imputare quale volatilità dell'attività sottostante deve essere per raggiungere quel prezzo.
Generalmente, la tempistica della volatilità implicita si basa sul tempo alla scadenza. Nel complesso, le opzioni con un tempo di scadenza più lungo avranno una volatilità più elevata mentre le opzioni che scadono in un periodo di tempo più breve avranno una volatilità implicita inferiore.
Il premio Nobel 2003 in economia
Nel 2003 gli economisti Robert F. Engle e Clive Granger hanno vinto il Nobel Memorial Prize in Economics per il loro lavoro nello studio della volatilità variabile nel tempo. Gli economisti hanno sviluppato il modello autoregressivo di eteroschedasticità condizionale (ARCH). Questo modello fornisce informazioni dettagliate per l'analisi e la spiegazione della volatilità in diversi periodi di tempo. I suoi risultati possono quindi essere utilizzati nella gestione predittiva del rischio che può aiutare a mitigare le perdite in una varietà di scenari diversi.
