Modelos cuantílicos que relacionan rendimientos y volatilidad con la variación de precios

Resumen

Este artículo examina cómo se relacionan las medidas de variación pasada de los precios y la volatilidad implícita en opciones con las distribuciones condicionales de rentabilidades futuras y volatilidad realizada. Se centra en la varianza integrada, la semivarianza al alza y a la baja y la variación por saltos, y utiliza una regresión cuantílica flexible para modelizar resultados en distintas partes de sus distribuciones.

Para los futuros del S&P 500 y del petróleo crudo WTI, el estudio concluye que las regresiones cuantílicas lineales para las rentabilidades y las regresiones autorregresivas cuantílicas heterogéneas para la volatilidad realizada captan eficazmente la dinámica de las distribuciones. Compara estos enfoques con modelos de referencia consolidados e informa de un sólido rendimiento tanto en términos absolutos como frente a esas referencias. Los resultados apuntan a un posible uso en la evaluación del riesgo de futuros y contratos vinculados a la volatilidad realizada. La evidencia se limita a los dos mercados de futuros estudiados; el documento no ofrece más detalles sobre las decisiones de implementación ni el rendimiento en otros activos o periodos.

Ideas clave

• La regresión cuantílica puede describir cómo se relacionan los predictores con distintas partes de las distribuciones futuras de rentabilidad.
• Se consideran como predictores la varianza integrada, las semivarianzas, la variación por saltos y la volatilidad implícita.
• Se usan modelos cuantílicos lineales para las rentabilidades y regresiones autorregresivas cuantílicas heterogéneas para modelizar la volatilidad realizada.
• La evidencia comunicada abarca futuros del S&P 500 y del petróleo crudo WTI, e incluye comparaciones con modelos de referencia.
• Los modelos podrían servir para evaluar el riesgo de futuros y derivados de volatilidad realizada.

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# Semiparametric Conditional Quantile Models for Financial Returns and Realized Volatility


# Semiparametric Conditional Quantile Models for Financial Returns and Realized Volatility









This paper investigates how the conditional quantiles of future returns and volatility of financial assets vary with various measures of ex-post variation in asset prices as well as option-implied volatility. We work in the flexible quantile regression framework and rely on recently developed model-free measures of integrated variance, upside and downside semivariance, and jump variation. Our results for the S&P 500 and WTI Crude Oil futures contracts show that simple linear quantile regressions for returns and heterogenous quantile autoregressions for realized volatility perform very well in capturing the dynamics of the respective conditional distributions, both in absolute terms as well as relative to a couple of well-established benchmark models. The models can therefore serve as useful risk management tools for investors trading the futures contracts themselves or various derivative contracts written on realized volatility.

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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.