Estimer un facteur d’actualisation ajusté à la volatilité à partir des options sur le S&P 500

Résumé

L’article élabore un facteur d’actualisation stochastique (SDF), ajusté à une volatilité variable dans le temps et estimé à partir des informations implicites dans les prix des options sur le S&P 500. L’objectif est de retrouver les anticipations prospectives des participants du marché tout en réduisant l’effet du bruit d’observation. Le SDF estimé a une forme non monotone, avec une bosse du côté des options de vente à faible valeur intrinsèque, qui devient plus nettement en forme de W aux échéances plus longues. Les résultats désignent l’échéance comme un facteur influençant l’ampleur de la bosse centrale.

Les auteurs expliquent que la volatilité stochastique avec un prix du risque de marché constant peut rendre compte de cette forme. Ils utilisent également le SDF estimé pour déduire une prime de risque sur actions et rapportent une performance prédictive hors échantillon supérieure à celle des références existantes, notamment les bornes de Martin. Le document ne précise ni la période d’échantillonnage, ni les choix de mise en œuvre, ni l’ampleur et la significativité statistique des gains prédictifs. Le résumé aide donc à comprendre l’approche proposée, mais ne permet pas d’en évaluer la robustesse de manière indépendante.

Idées clés

• Le SDF proposé ajuste à la volatilité variable dans le temps les informations implicites dans les options.
• Sa forme estimée est non monotone, avec une bosse du côté des options de vente à faible valeur intrinsèque, qui devient plus marquée en W aux échéances longues.
• La volatilité stochastique avec un prix du risque de marché constant offre une explication théorique à la forme observée.
• La prime de risque sur actions qui en résulte prédirait mieux hors échantillon que des références telles que les bornes de Martin.

Étiquettes

# 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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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.