Stochastische Volatilität aus Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskursen schätzen

Zusammenfassung

Die Arbeit entwickelt Modelle für stochastische Volatilität, die Eröffnungs- und Schlusskurse zusammen mit dem beobachteten Höchst- und Tiefstkurs jeder Periode verwenden. Die Motivation: Extremkurse innerhalb einer Periode enthalten Informationen über die Volatilität, die Schlusskursvergleiche möglicherweise nicht erfassen. Die Modelle nutzen diese vier Kursmaße, um die zugrunde liegende Entwicklung der Vermögenspreisvolatilität abzuleiten, und werden mit verwandten Ansätzen aus der bisherigen Literatur verglichen.

Die Arbeit behandelt außerdem sequenzielle Monte-Carlo-Verfahren zur Anpassung der Modelle. Sie veranschaulicht deren Eigenschaften anhand einer Simulationsstudie und mit Daten des S&P 500-Index. Die vorliegende Beschreibung nennt keine konkreten Vergleichsergebnisse zur Performance und belegt nicht, dass der Ansatz die Handelsergebnisse verbessert. Im Mittelpunkt steht die Volatilitätsschätzung; die Qualität der Schlussfolgerungen hängt sowohl vom Modell und Anpassungsverfahren als auch von den Informationen ab, die in den Extremkursen der jeweiligen Periode enthalten sind.

Kernaussagen

• Höchst- und Tiefstkurse innerhalb einer Periode können zusätzliche Volatilitätsinformationen gegenüber Eröffnungs- und Schlusskursen liefern.
• Die vorgeschlagene Modellklasse kombiniert Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse, um die Volatilitätsdynamik abzuleiten.
• Die Arbeit vergleicht die Modelle mit verwandten Methoden aus der bestehenden Forschung.
• Zur Anpassung der Modelle werden sequenzielle Monte-Carlo-Algorithmen behandelt.
• Der Ansatz wird anhand von Simulationen und Daten des S&P 500-Index veranschaulicht.

Schlagwörter

# Stochastic Volatility Models Including Open, Close, High and Low Prices


# Stochastic Volatility Models Including Open, Close, High and Low Prices









Mounting empirical evidence suggests that the observed extreme prices within a trading period can provide valuable information about the volatility of the process within that period. In this paper we define a class of stochastic volatility models that uses opening and closing prices along with the minimum and maximum prices within a trading period to infer the dynamics underlying the volatility process of asset prices and compares it with similar models that have been previously presented in the literature. The paper also discusses sequential Monte Carlo algorithms to fit this class of models and illustrates its features using both a simulation study and data form the SP500 index.

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