Volatilità variabile nel tempo
Che cos’è la volatilità variabile nel tempo?
La volatilità variabile nel tempo si riferisce alle fluttuazioni della volatilità in diversi periodi di tempo. Gli investitori possono scegliere di studiare o prendere in considerazione la volatilità di un fondo di sicurezza durante i vari periodi di tempo. Ad esempio, la volatilità di alcuni asset potrebbe essere inferiore durante l’estate, quando i trader sono in vacanza. L’uso di misure di volatilità variabili nel tempo può influenzare le aspettative degli investimenti.
Come funziona la volatilità variabile nel tempo
La volatilità variabile nel tempo può essere studiata in qualsiasi periodo di tempo. In generale, l’analisi della volatilità richiede modelli matematici per generare livelli di volatilità come misura del rischio di un titolo sottostante. Questo tipo di modellazione genera statistiche storiche sulla volatilità.
La volatilità storica è generalmente indicata come la deviazione standard dei prezzi di uno strumento finanziario e quindi una misura del suo rischio. Nel tempo si prevede che un titolo abbia una volatilità variabile soggetta a grandi oscillazioni di prezzo, con azioni e altri strumenti finanziari che mostrano periodi di elevata volatilità e bassa volatilità in vari momenti.
Gli analisti possono anche utilizzare calcoli matematici per generare volatilità implicita. La volatilità implicita differisce dalla volatilità storica in quanto non si basa su dati storici ma piuttosto su un calcolo matematico che fornisce una misura della volatilità stimata del mercato sulla base dei fattori di mercato correnti.
Punti chiave
- La volatilità variabile nel tempo descrive come la volatilità del prezzo di un asset può cambiare in periodi di tempo diversi.
- L’analisi della volatilità richiede l’uso di modelli finanziari per risolvere le differenze statistiche nelle fluttuazioni dei prezzi in diversi intervalli di tempo.
- La volatilità tende a invertire la media, pertanto periodi di elevata volatilità possono essere seguiti da periodi di bassa e viceversa.
Volatilità storica
La volatilità storica può essere analizzata per periodi di tempo in base alla disponibilità dei dati. Molti analisti cercano innanzitutto di modellare la volatilità con quanti più dati disponibili possibile al fine di trovare la volatilità della sicurezza per tutta la sua vita. In questo tipo di analisi, la volatilità è semplicemente la deviazione standard del prezzo di un titolo intorno alla sua media.
L’analisi della volatilità per periodi di tempo specifici può essere utile per comprendere come si è comportato un titolo durante determinati cicli di mercato, crisi o eventi mirati. La volatilità delle serie temporali può anche essere utile per analizzare la volatilità di un titolo negli ultimi mesi o trimestri rispetto a periodi di tempo più lunghi.
La volatilità storica può anche essere una variabile in diversi prezzi di mercato e modelli quantitativi. Ad esempio, il modello di prezzo delle opzioni di Black-Scholes richiede la volatilità storica di un titolo quando si cerca di identificare il prezzo dell’opzione.
Volatilità implicita
La volatilità può anche essere estratta da un modello come il modello Black-Scholes per identificare l’attuale volatilità presunta del mercato. In altre parole, il modello può essere eseguito all’indietro prendendo il prezzo di mercato osservato di un’opzione come input per imputare quale deve essere la volatilità dell’asset sottostante per raggiungere quel prezzo.
In generale, il periodo di tempo della volatilità implicita si basa sul tempo alla scadenza. Nel complesso, le opzioni con un tempo di scadenza più lungo avranno una volatilità maggiore mentre le opzioni che scadono in un periodo di tempo più breve avranno una volatilità implicita inferiore.
Premio Nobel per l’economia 2003
Nel 2003 gli economisti Robert F. Engle e Clive Granger hanno vinto il Nobel Memorial Prize in Economics per il loro lavoro nello studio della volatilità variabile nel tempo. Gli economisti hanno sviluppato il modello di eteroschedasticità condizionale autoregressiva (ARCH). Questo modello fornisce informazioni per analizzare e spiegare la volatilità in diversi periodi di tempo. I suoi risultati possono quindi essere utilizzati nella gestione predittiva del rischio che può aiutare a mitigare le perdite in una varietà di scenari diversi.