Gruparile de volatilitate sunt seturi de deviații standard ale unui activ financiar care sunt distribuite eterogen pe o serie de timp.
Cu alte cuvinte, volatilitatea unui activ financiar nu este uniformă, adică nu este constantă, în timp. Deci, această volatilitate va depinde de observații și de perioada de timp pe care o evaluăm.
Când vrem să facem o estimare statistic satisfăcătoare a volatilității unei perioade, ar trebui să luăm în considerare această distribuție eterogenă pe parcursul seriei temporale.
Dacă presupunem o volatilitate constantă, adică nu condiționată de observații, putem ajunge la rezultate și concluzii greșite atunci când schimbăm perioada de studiu. Dacă schimbăm perioada de studiu, observațiile se vor schimba și ele și, prin urmare, volatilitatea constantă definită inițial nu va reflecta noua volatilitate.
Gruparile de volatilitate depind de frecvența observațiilor. Este mai frecvent să găsești clustere de volatilitate în datele zilnice și lunare decât în datele anuale.
Aplicarea grupărilor de volatilitate
În cazuri mai complexe, cum putem găsi prezența clusterelor de volatilitate în seria temporală?
În modelul GARCH presupunem că varianța este condiționată de observații. Apoi, deviația standard (volatilitatea) va fi, de asemenea, condiționată de observații. Ne amintim că deviația pătrată este varianța.
Folosind modelul GARCH, găsim varianța condiționată de o anumită perioadă de timp.
Exemplu teoretic
Presupunem că stocul AlpineSki este extrem de expus riscului sistematic în lunile de iarnă. Deci, AlpineSki va prezenta o volatilitate mai mare în lunile de iarnă decât în celelalte luni ale anului. Vrem să estimăm volatilitatea AlpineSki din octombrie până în martie 2022. Avem informații despre preț din 1999.
Deci, dacă reprezentăm volatilitatea AlpineSki, vom găsi un grup de volatilitate (grup de volatilitate) în lunile de iarnă și un alt grup de volatilitate (grup de volatilitate) în lunile rămase ale anului.
Este important să evidențiem perioada de studiu: începe toamna și se termină iarna. Deci, având în vedere informațiile despre expunerea dvs. la riscul sistematic, ar trebui să luăm în considerare posibilitatea ca volatilitatea să nu fi fost aceeași pe toată durata studiului? Cu alte cuvinte, ar trebui să folosim volatilitatea condiționată sau volatilitatea necondiționată?
Volatilitate necondiționată
Volatilitate care nu se schimbă dacă observațiile se schimbă.
Proces
Calculăm volatilitatea perioadei de studiu folosind o volatilitate predefinită constantă. Utilizarea acestei volatilități predefinite constante implică faptul că această volatilitate predefinită nu este variabilă cu observațiile. Adică, dacă schimbăm perioada de studiu, volatilitatea predefinită nu se va schimba și putem concluziona rezultate eronate.
Volatilitate condiționată
Volatilitate care se schimbă dacă schimbăm observațiile.
Proces
Regresăm folosind modelul GARCH și calculăm volatilitatea condiționată pentru perioada de studiu.
Apoi, folosind volatilitatea condițională, adică variază în funcție de observații, putem face o estimare mai precisă decât dacă am folosi volatilitatea necondiționată. Astfel, dacă vom varia perioada de studiu, volatilitatea condiționată se va adapta noilor observații.
Întrebare
Dar … Dacă presupunerea unei volatilități constante poate duce la rezultate eronate, există un model care să asume o volatilitate constantă?
F. Black, M. Scholes și R. Merton vor răspunde cu plăcere.