O que é volatilidade variável no tempo?
A volatilidade variável no tempo refere-se às flutuações na volatilidade ao longo de diferentes períodos de tempo. Os investidores podem optar por estudar ou considerar a volatilidade de um título subjacente durante vários períodos de tempo. Por exemplo, a volatilidade de certos ativos pode ser menor durante o verão, quando os comerciantes estão de férias. O uso de medidas de volatilidade variadas no tempo pode influenciar as expectativas de investimentos.
Como funciona a volatilidade variável no tempo
A volatilidade variável no tempo pode ser estudada em qualquer período de tempo. Geralmente, a análise de volatilidade requer modelagem matemática para gerar níveis de volatilidade como uma medida do risco de um título subjacente. Esse tipo de modelagem gera estatísticas históricas de volatilidade.
A volatilidade histórica é geralmente chamada de desvio padrão dos preços de um instrumento financeiro e, portanto, uma medida de seu risco. Com o tempo, espera-se que um título possua volatilidade variável, sujeito a grandes oscilações de preço, com ações e outros instrumentos financeiros exibindo períodos de alta volatilidade e baixa volatilidade em vários momentos.
Os analistas também podem usar cálculos matemáticos para gerar volatilidade implícita. A volatilidade implícita difere da volatilidade histórica, pois não se baseia em dados históricos, mas em um cálculo matemático que fornece uma medida da volatilidade estimada do mercado com base nos fatores atuais do mercado.
Principais Takeaways
- A volatilidade variável no tempo descreve como a volatilidade do preço de um ativo pode sofrer alterações em diferentes períodos de tempo. A análise de volatilidade requer o uso de modelos financeiros para resolver diferenças estatísticas nas flutuações de preços em diferentes períodos de tempo. de alta volatilidade podem ser seguidos por períodos de baixa e vice-versa.
Volatilidade histórica
A volatilidade histórica pode ser analisada por períodos de tempo com base na disponibilidade de dados. Muitos analistas procuram primeiro modelar a volatilidade com o máximo de dados disponíveis, a fim de encontrar a volatilidade da segurança ao longo de toda a sua vida. Nesse tipo de análise, a volatilidade é simplesmente o desvio padrão do preço de um título em torno de sua média.
Analisar a volatilidade por períodos de tempo especificados pode ser útil para subestimar como um título se comportou durante determinados ciclos de mercado, crises ou eventos direcionados. A volatilidade de séries temporais também pode ser útil na análise da volatilidade de um título nos últimos meses ou trimestres, em comparação a prazos mais longos.
A volatilidade histórica também pode ser uma variável em diferentes preços de mercado e modelos quantitativos. Por exemplo, o Modelo de precificação de opções Black-Scholes requer a volatilidade histórica de um título ao procurar identificar seu preço de opção.
Volatilidade implícita
A volatilidade também pode ser extraída de um modelo como o modelo Black-Scholes para identificar a atual volatilidade assumida do mercado. Em outras palavras, o modelo pode ser executado de trás para frente, tomando o preço de mercado observado de uma opção como entrada para imputar qual deve ser a volatilidade do ativo subjacente para atingir esse preço.
Geralmente, o prazo implícito da volatilidade é baseado no tempo até a expiração. No geral, as opções com prazo de validade mais longo terão uma volatilidade mais alta, enquanto as opções que expiram em um período mais curto terão uma volatilidade implícita mais baixa.
O Prêmio Nobel de 2003 em Economia
Em 2003, os economistas Robert F. Engle e Clive Granger ganharam o Prêmio Nobel de Economia por seu trabalho no estudo da volatilidade variável no tempo. Os economistas desenvolveram o modelo de heterocedasticidade condicional autoregressiva (ARCH). Este modelo fornece informações para analisar e explicar a volatilidade em diferentes períodos de tempo. Seus resultados podem ser usados no gerenciamento preditivo de riscos, o que pode ajudar a mitigar perdas em vários cenários diferentes.
