रिटर्न और अस्थिरता को मूल्य बदलाव से जोड़ने वाले क्वांटाइल मॉडल
सारांश
यह शोध जाँचता है कि पिछले मूल्य बदलाव के माप और विकल्पों से निहित अस्थिरता का भविष्य के रिटर्न और वास्तविक अस्थिरता के सशर्त वितरणों से क्या संबंध है। यह एकीकृत विचरण, ऊपर और नीचे की अर्ध-विचरण तथा छलाँग विचरण पर केंद्रित है और वितरण के अलग-अलग हिस्सों में परिणामों का मॉडल बनाने के लिए लचीले क्वांटाइल रिग्रेशन का उपयोग करता है।
S&P 500 और WTI कच्चे तेल के वायदा अनुबंधों के लिए, अध्ययन पाता है कि रिटर्न के रैखिक क्वांटाइल रिग्रेशन और वास्तविक अस्थिरता के विषम क्वांटाइल ऑटोरेग्रेशन वितरण की गतिशीलता को प्रभावी ढंग से पकड़ते हैं। यह इन तरीकों की स्थापित बेंचमार्क मॉडलों से तुलना करता है और निरपेक्ष रूप से तथा बेंचमार्क के सापेक्ष, दोनों में मज़बूत प्रदर्शन की रिपोर्ट करता है। परिणाम वायदा अनुबंधों और वास्तविक अस्थिरता से जुड़े कॉन्ट्रैक्टों के जोखिम आकलन में संभावित उपयोग का संकेत देते हैं। साक्ष्य उन्हीं दो वायदा बाज़ारों तक सीमित है जिनका अध्ययन हुआ; दस्तावेज़ अन्य परिसंपत्तियों या अवधियों में कार्यान्वयन विकल्पों या प्रदर्शन का अतिरिक्त विवरण नहीं देता।
मुख्य विचार
- क्वांटाइल रिग्रेशन बता सकता है कि पूर्वानुमान कारकों का भविष्य के रिटर्न वितरण के अलग-अलग हिस्सों से क्या संबंध है।
- पूर्वानुमान कारकों में एकीकृत विचरण, अर्ध-विचरण, छलाँग विचरण और निहित अस्थिरता शामिल हैं।
- रिटर्न के लिए रैखिक क्वांटाइल मॉडल और वास्तविक अस्थिरता के लिए विषम क्वांटाइल ऑटोरेग्रेशन उपयोग किए जाते हैं।
- रिपोर्ट किया गया साक्ष्य S&P 500 और WTI कच्चे तेल के वायदा अनुबंधों तक सीमित है और इसमें बेंचमार्क मॉडलों से तुलना शामिल है।
- ये मॉडल वायदा और वास्तविक अस्थिरता डेरिवेटिव के जोखिम आकलन में मदद कर सकते हैं।
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पूरा पाठ
# 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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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।