Estimación de un factor de descuento ajustado por volatilidad a partir de opciones del S&P 500

Resumen

El artículo desarrolla un factor de descuento estocástico (SDF) ajustado por volatilidad variable en el tiempo y estimado a partir de la información implícita en los precios de las opciones del S&P 500. El objetivo es recuperar las expectativas de futuro de los participantes del mercado y reducir el efecto del ruido de observación. El SDF estimado tiene una forma no monótona, con una joroba en la zona de puts poco fuera del dinero que se vuelve más claramente similar a una W en vencimientos más largos. Los resultados identifican el vencimiento como un factor en la intensidad de la joroba central.

Los autores explican que la volatilidad estocástica con un precio de riesgo de mercado constante puede dar cuenta de esta forma. También usan el SDF estimado para derivar una prima de renta variable e informan de un rendimiento predictivo fuera de muestra superior al de los índices de referencia existentes, incluidos los límites de Martin. El documento no ofrece detalles sobre el periodo de la muestra, las decisiones de implementación ni la magnitud y significación estadística de las mejoras predictivas, así que el resumen ayuda a entender el enfoque propuesto, pero no a evaluar su robustez de forma independiente.

Ideas clave

• El SDF propuesto ajusta la información implícita en las opciones según la volatilidad variable en el tiempo.
• La forma estimada no es monótona: presenta una joroba en la zona de puts poco fuera del dinero que se vuelve más similar a una W en vencimientos más largos.
• La volatilidad estocástica con un precio de riesgo de mercado constante ofrece una explicación teórica de la forma observada.
• Se informa de que la prima de renta variable resultante predice mejor fuera de muestra que índices de referencia como los límites de Martin.

Etiquetas

# Estimating the Stochastic Discount Factor from Option Prices and Predicting the Equity Premium


# Estimating the Stochastic Discount Factor from Option Prices and Predicting the Equity Premium









This paper proposes a stochastic discount factor (SDF) scaled by time-varying volatility. By utilizing prices and market data implied solely from S\&P 500 options, the proposed framework recovers a stable, non-monotonic SDF that captures the pure forward-looking expectations of market participants while mitigating observation noise. Our empirical analysis reveals that the SDF exhibits a distinctive hump on the shallow put side, which transitions into a more clearly defined W-shape as the time to maturity increases, identifying maturity as a key factor influencing the intensity of the central hump. We show that this structural feature can be theoretically rationalized by stochastic volatility dynamics under a constant market price of risk. The equity premium derived from the time-varying volatility scaled SDF demonstrates superior out-of-sample predictive performance relative to existing benchmarks, such as the Martin bounds.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.