Прогнозирование реализованной волатильности на основе информации, извлекаемой из опционов
- Авторы: Патласов Д.А.1
-
Учреждения:
- Пермский государственный национальный исследовательский университет
- Выпуск: № 114 (2025)
- Страницы: 229-253
- Раздел: Управление в социально-экономических системах
- URL: https://journal-vniispk.ru/1819-2440/article/view/291941
- ID: 291941
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Рассматривается подход к прогнозированию реализованной волатильности индекса S&P 500 с помощью данных, извлекаемых из опционов благодаря теореме восстановления Росса. Цель настоящего исследования заключается в исследовании возможности использовать показатели, получаемые после применения теоремы восстановления Росса, в качестве экзогенных факторов в модели прогнозирования реализованной волатильности финансовых инструментов. Применяемая для достижения цели исследования методика исключает необходимость использования исторических котировок финансовых активов, фокусируясь исключительно на опционах. В работе проведено сравнение точности прогнозирования реализованной волатильности между предлагаемыми моделями и базовым подходом HAR-RV. Эмпирические результаты показали, что предлагаемый подход обеспечивает более высокую точность предсказаний. Используемый подход в теореме восстановления Росса на основе аппроксимации функции плотности распределения базового актива опциона позволяет более точно учитывать ожидания участников рынка и их предпочтения к риску, что может стать статистически значимыми факторами в моделях прогнозирования различных финансовых индикаторов. Результаты исследования могут быть использованы для оценки систематического риска, прогнозирования вероятности коррекций и кризисов на финансовых рынках.
Об авторах
Дмитрий Александрович Патласов
Пермский государственный национальный исследовательский университет
Email: dmitriypatlasov@gmail.com
Пермь
Список литературы
- БРОНЕВИЧ А.Г., ЛЕПСКИЙ А.Е. Обозрение прикладной и промышленной математики. – М.: Изд-во ТВП, 2000. – Т. 7, №2. – С. 322–323.
- ПРОХОРОВ Ю.В. Сходимость случайных процессов и предельные теоремы теории вероятностей // Теория вероятностей и ее применения. – 1956. – Т. 1, №2. – С. 177–238.
- ПРОХОРОВ Ю.В., КОЛНОГОРОВ А.В., ХОХЛОВ В.И. Четырнадцатый всероссийский симпозиум по приклад-ной и промышленной математике (осенняя сессия) 29 сентября-5 октября 2013 г. Великий Новгород Научные доклады // Обозрение прикладной и промышленной ма-тематики. – 2013. – Т. 20, №4. – С. 525–574.
- AMIR A. et al. Can we recover the cover? // Algorithmica. – 2019. – Vol. 81, No. 7. – P. 2857–2875.
- ANAMIZU K. Ross Recovery under the Tree Model and Its Application to Risk Management : Dis. – Tokyo Metropolitan University, 2018.
- AUDRINO F., HUITEMA R., LUDWIG M. An empirical implementation of the Ross recovery theory as a prediction device // Journal of Financial Econometrics. – 2021. – Vol. 19, No. 2. – P. 291–312.
- BAKER N.L., HAUGEN R.A. Low risk stocks outperform within all observable markets of the world // Available at SSRN 2055431. – 2012.
- BAKSHI G., CHABI-YO F., GAO X. A recovery that we can trust? Deducing and testing the restrictions of the recovery theory // The Review of Financial Studies. – 2018. – Vol. 31, No. 2. – P. 532–555.
- BLACK F., SCHOLES M. The pricing of options and corpo-rate liabilities // Journal of Political Economy. – 1973. – Vol. 81, No. 3. – P. 637–654.
- BLISS R.R., PANIGIRTZOGLOU N. Option‐implied risk aversion estimates // The Journal of Finance. – 2004. – Vol. 59, No. 1. – P. 407–446.
- BOROVIČKA J., HANSEN L.P., SCHEINKMAN J.A. Mis-pecified recovery // The Journal of Finance. – 2016. – Vol. 71, No. 6. – P. 2493–2544.
- BREEDEN D.T., LITZENBERGER R.H. Prices of state-content claims implicit in option prices // Journal of busi-ness. – 1978. – P. 621–651.
- CARR P., YU J. Risk, return, and Ross recovery // The Jour-nal of Derivatives. – 2012. – Vol. 20, No. 1. – P. 38–59.
- CHEN A., DYBVIG P.H. Optimal casualty insurance and repair in the presence of a securities market // Available at SSRN 1344239. – 2013.
- COX J.C., ROSS S.A. The valuation of options for alterna-tive stochastic processes // Journal of Financial Economics. – 1976. – Vol. 3, No. 1–2. – P. 145–166.
- DUFFIE D. Dark markets: Asset pricing and information transmission in over-the-counter markets // Princeton Uni-versity Press, 2012. – Vol. 6.
- DUFFIE D. Stochastic Equilibria: Existence, Spanning Number, and theNo Expected Financial Gain from Trade'Hypothesis // Econometrica: Journal of the Economet-ric Society. – 1986. – P. 1161–1183.
- FAMA E.F. Random walks in stock market prices // Financial Analysts Journal. – 1995. – Vol. 51, No. 1. – P. 75–80.
- FIGLEWSKI S. Risk-neutral densities: A review // Annual Review of Financial Economics. – 2018. – Vol. 10. – P. 329–359.
- GAGNON M.H., POWER G.J., TOUPIN D. Forecasting market index volatility using Ross-recovered distributions // Quantitative Finance. – 2022. – Vol. 22, No. 2. – P. 255–271.
- HÄRDLE W., HLÁVKA Z. Dynamics of state price densi-ties // Journal of Econometrics. – 2009. – Vol. 150, No. 1. – P. 1–15.
- HAUGEN R.A., BAKER N.L. Commonality in the determi-nants of expected stock returns // Journal of financial eco-nomics. – 1996. – Vol. 41, No. 3. – P. 401–439.
- JACKWERTH J.C., MENNER M. Does the Ross recovery theory work empirically? // Journal of Financial Economics. – 2020. – Vol. 137, No. 3. – P. 723–739.
- KOSTAKIS A., PANIGIRTZOGLOU N., SKIADOPOU-LOS G. Market timing with option-implied distributions: A forward-looking approach // Management Science. – 2011. – Vol. 57, No. 7. – P. 1231–1249.
- LO A.W. Financial econometrics // International Library of Financial Econometrics, Forthcoming. – 2007.
- MEYER C.D. Matrix analysis and applied linear algebra // Society for Industrial and Applied Mathematics, 2023.
- NEWEY W.K., WEST K.D. A simple, positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix // Applied econometrics. – 2014. – Vol. 33, No.1. – P. 125–132.
- QIN L., LINETSKY V., NIE Y. Long forward probabilities, recovery, and the term structure of bond risk premiums // The Review of Financial Studies. – 2018. – Vol. 31, No. 12. – P. 4863–4883.
- ROSS S.A. Options and efficiency // The Quarterly Journal of Economics. – 1976. – Vol. 90, No. 1. – P. 75–89.
- ROSS S. The recovery theory // The Journal of Finance. – 2015. – Vol. 70, No. 2. – P. 615–648.
- SØRENSEN H. Simulated likelihood approximations for sto-chastic volatility models // Scandinavian Journal of Statistics. – 2003. – Vol. 30, No. 2. – P. 257–276.
Дополнительные файлы
