Volatilitate istorică ponderată

Volatilitatea istorică ponderată este similară cu media ponderată, unde definim o serie de condiții și diferite greutăți asociate pe care le vom aplica observațiilor eșantionului.

Cu alte cuvinte, atribuim mai mult sau mai puțin greutate anumitor observații din eșantion, urmând un criteriu dat. În acest fel, vom acorda relevanță doar observațiilor care sunt importante pentru studiul nostru.

Formula volatilității istorice ponderate

Superscripteu reprezintă criteriul pe care dorim să îl aplicăm în ponderare. Indicelet reprezintă observația pe care o folosim.

• p^eu_t este greutatea criteriului i pentru observarea t, unde p^eu₁, p^eu₂, …, P^eu_N
• z_t: este profitabilitatea observațieit.
• z_t: este profitabilitatea observațieit.
• z^-: este valoarea medie a randamentelor.

Pentru a regla parametrulp În realitate, ar trebui să fie între 0 și 1. Cu toate acestea, poate fi simplificat și se pot utiliza numere naturale mai mari ca în exemplu. Când vrem să ajustăm parametrulpla realitate într-un mod mult mai precis, vom folosi modelele ARCH și GARCH.

Exemplu de volatilitate istorică ponderată

Folosim același exemplu de citat pentruAlpineSki expuse în conceptul de volatilitate istorică. Găsim două condiții de ponderare:

• În funcție de prognoza meteo: Vom atribui mai multă greutate lunilor care au cele mai multe condiții de mediu similare.
• Efect temporar: Întrucât dorim să estimăm volatilitatea viitoare pe termen scurt și mediu, vom atribui o pondere mai mare observațiilor cele mai apropiate și o pondere mai mică observațiilor mai îndepărtate.

Deci, deoarece avem două criterii: timpul și efectul timpului, putem calcula:

• Volatilitatea istorică ponderată de timp.
  • Superscript eu: vreme.
• Volatilitatea istorică ponderată de efectul timpului.
  • Superscript eu: efect temporar.

Volatilitate istorică ponderată în timp

Investitorii sunt îngrijorați de volatilitatea acțiunilor în anul următor. Prognozele meteo sunt ploi abundente și temperaturi scăzute.

În afară de reveniri, avem temperaturile. Vom folosi timpul ca variabilă pentru a atribui greutățile. Apoi, pe baza prognozei meteo, vom atribui mai multă greutate lunilor reci și mai puțină greutate lunilor mai calde.

Atribuind o greutate mai mare revenirilor lunilor reci și o greutate mai mică revenirilor lunilor calde, obținem o volatilitate de 4,931%.

Așadar, am trecut de la o volatilitate istorică de 6,98% la o volatilitate istorică ponderată în timp de 4,93%. Având în vedere prognoza meteo, ar fi mai potrivit să informăm investitorii despre o volatilitate de 4,93%, mai degrabă decât o volatilitate de 6,98%.