Zeitlich variierende Volatilität
Was ist zeitvariable Volatilität?
Zeitvariable Volatilität bezieht sich auf die Schwankungen der Volatilität über verschiedene Zeiträume. Anleger können die Volatilität eines zugrunde liegenden Wertpapiers während verschiedener Zeiträume untersuchen oder berücksichtigen. Beispielsweise kann die Volatilität bestimmter Vermögenswerte im Sommer, wenn Händler im Urlaub sind, geringer sein. Der Einsatz zeitvariabler Volatilitätsmaße kann die Anlageerwartungen beeinflussen.
Wie zeitvariable Volatilität funktioniert
Zeitvariable Volatilität kann in jedem Zeitrahmen untersucht werden. Im Allgemeinen erfordert die Volatilitätsanalyse eine mathematische Modellierung, um Volatilitätsniveaus als ein Maß für das Risiko eines zugrunde liegenden Wertpapiers zu generieren. Diese Art der Modellierung erzeugt historische Volatilitätsstatistiken.
Die historische Volatilität wird im Allgemeinen als Standardabweichung der Preise eines Finanzinstruments und damit als Maß für sein Risiko bezeichnet. Es wird erwartet, dass ein Wertpapier im Laufe der Zeit eine unterschiedliche Volatilität aufweist, die großen Kursschwankungen unterliegt, wobei Aktien und andere Finanzinstrumente zu verschiedenen Zeitpunkten Phasen hoher und niedriger Volatilität aufweisen.
Analysten können auch mathematische Berechnungen verwenden, um implizite Volatilität zu generieren. Die implizite Volatilität unterscheidet sich von der historischen Volatilität dadurch, dass sie nicht auf historischen Daten basiert, sondern auf einer mathematischen Berechnung basiert, die ein Maß für die geschätzte Volatilität des Marktes basierend auf aktuellen Marktfaktoren liefert.
Die zentralen Thesen
- Zeitvariable Volatilität beschreibt, wie sich die Preisvolatilität eines Vermögenswerts in verschiedenen Zeiträumen ändern kann.
- Die Volatilitätsanalyse erfordert die Verwendung von Finanzmodellen, um statistische Unterschiede bei Preisschwankungen über verschiedene Zeiträume hinweg aufzulösen.
- Die Volatilität kehrt tendenziell zum Mittelwert zurück, daher können auf Perioden mit hoher Volatilität Perioden mit niedriger Volatilität folgen und umgekehrt.
Historische Volatilität
Die historische Volatilität kann je nach Verfügbarkeit der Daten nach Zeiträumen analysiert werden. Viele Analysten versuchen, die Volatilität zunächst mit möglichst vielen verfügbaren Daten zu modellieren, um die Volatilität von Wertpapieren über ihre gesamte Lebensdauer zu ermitteln. Bei dieser Art von Analyse ist die Volatilität einfach die Standardabweichung des Kurses eines Wertpapiers um seinen Mittelwert.
Die Analyse der Volatilität nach bestimmten Zeiträumen kann hilfreich sein, um zu verstehen, wie sich ein Wertpapier in bestimmten Marktzyklen, Krisen oder gezielten Ereignissen verhalten hat. Zeitreihenvolatilität kann auch hilfreich sein, um die Volatilität eines Wertpapiers in den letzten Monaten oder Quartalen im Vergleich zu längeren Zeitrahmen zu analysieren.
Die historische Volatilität kann auch eine Variable in verschiedenen Marktpreismodellen und quantitativen Modellen sein. Zum Beispiel erfordert das Black-Scholes-Optionspreismodell die historische Volatilität eines Wertpapiers, wenn es versucht, seinen Optionspreis zu ermitteln.
Implizite Volatilität
Die Volatilität kann auch aus einem Modell wie dem Black-Scholes-Modell extrahiert werden, um die aktuell angenommene Volatilität des Marktes zu ermitteln. Mit anderen Worten, das Modell kann rückwärts ausgeführt werden, wobei der beobachtete Marktpreis einer Option als Input verwendet wird, um die Volatilität des Basiswerts zu unterstellen, um diesen Preis zu erreichen.
Im Allgemeinen basiert der Zeitrahmen der impliziten Volatilität auf der Zeit bis zum Verfall. Insgesamt weisen Optionen mit einer längeren Laufzeit eine höhere Volatilität auf, während Optionen mit einer kürzeren Laufzeit eine geringere implizite Volatilität aufweisen.
Der Wirtschaftsnobelpreis 2003
2003 gewannen die Wirtschaftswissenschaftler Robert F. Engle und Clive Granger den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften für ihre Arbeit zur Untersuchung zeitlich variierender Volatilität. Die Ökonomen entwickelten das Modell der autoregressiven bedingten Heteroskedastizität (ARCH). Dieses Modell bietet Einblicke für die Analyse und Erklärung der Volatilität über verschiedene Zeiträume. Die Ergebnisse können dann für das prädiktive Risikomanagement verwendet werden, um Verluste in verschiedenen Szenarien zu minimieren.