¿Qué es la volatilidad variable en el tiempo?
La volatilidad variable en el tiempo se refiere a las fluctuaciones en la volatilidad en diferentes períodos de tiempo. Los inversores pueden optar por estudiar o considerar la volatilidad de un valor subyacente durante varios períodos de tiempo. Por ejemplo, la volatilidad de ciertos activos puede ser menor durante el verano cuando los comerciantes están de vacaciones. El uso de medidas de volatilidad variadas en el tiempo puede influir en las expectativas de las inversiones.
Cómo funciona la volatilidad variable en el tiempo
La volatilidad variable en el tiempo se puede estudiar en cualquier marco de tiempo. En general, el análisis de volatilidad requiere modelos matemáticos para generar niveles de volatilidad como una medida del riesgo de un valor subyacente. Este tipo de modelado genera estadísticas históricas de volatilidad.
La volatilidad histórica generalmente se conoce como la desviación estándar de los precios de un instrumento financiero y, por lo tanto, una medida de su riesgo. Con el tiempo, se espera que un valor tenga una volatilidad variable sujeta a grandes oscilaciones en el precio, con acciones y otros instrumentos financieros que exhiben períodos de alta volatilidad y baja volatilidad en varios momentos.
Los analistas también pueden usar cálculos matemáticos para generar volatilidad implícita. La volatilidad implícita difiere de la volatilidad histórica en que no se basa en datos históricos, sino en un cálculo matemático que proporciona una medida de la volatilidad estimada del mercado en función de los factores actuales del mercado.
Para llevar clave
- La volatilidad variable en el tiempo describe cómo la volatilidad de los precios de un activo puede cambiar dados diferentes períodos de tiempo. El análisis de volatilidad requiere el uso de modelos financieros para resolver diferencias estadísticas en las fluctuaciones de precios en diferentes períodos de tiempo. La volatilidad tiende a revertir la media, por lo tanto, los períodos de alta volatilidad puede ser seguido por períodos de baja, y viceversa.
Volatilidad Histórica
La volatilidad histórica se puede analizar por períodos de tiempo basados en la disponibilidad de datos. Muchos analistas buscan primero modelar la volatilidad con la mayor cantidad de datos disponibles para encontrar la volatilidad de la seguridad durante toda su vida. En este tipo de análisis, la volatilidad es simplemente la desviación estándar del precio de un valor en torno a su media.
Analizar la volatilidad por períodos de tiempo específicos puede ser útil para comprender cómo se ha comportado un valor durante ciertos ciclos de mercado, crisis o eventos específicos. La volatilidad de las series temporales también puede ser útil para analizar la volatilidad de un valor en los últimos meses o trimestres en comparación con los plazos más largos.
La volatilidad histórica también puede ser una variable en diferentes precios de mercado y modelos cuantitativos. Por ejemplo, el Modelo de fijación de precios de opciones Black-Scholes requiere la volatilidad histórica de un valor cuando se busca identificar su precio de opción.
Volatilidad implícita
La volatilidad también se puede extraer de un modelo como el modelo Black-Scholes para identificar la volatilidad asumida actual del mercado. En otras palabras, el modelo puede ejecutarse hacia atrás tomando el precio de mercado observado de una opción como entrada para imputar cuál debe ser la volatilidad del activo subyacente para lograr ese precio.
En general, el marco temporal de la volatilidad implícita se basa en el tiempo de vencimiento. En general, las opciones con un mayor tiempo de vencimiento tendrán una mayor volatilidad, mientras que las opciones que vencen en un período de tiempo más corto tendrán una menor volatilidad implícita.
El Premio Nobel de Economía 2003
En 2003, los economistas Robert F. Engle y Clive Granger ganaron el Premio Nobel de Economía por su trabajo en el estudio de la volatilidad variable en el tiempo. Los economistas desarrollaron el modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH). Este modelo proporciona información para analizar y explicar la volatilidad en diferentes períodos de tiempo. Sus resultados se pueden usar en la gestión predictiva de riesgos que puede ayudar a mitigar las pérdidas en una variedad de escenarios diferentes.
