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出来高加重の内在的エントロピーで指数変動率を推定

記事 arXiv papers · 著者: Claudiu Vinte et al.
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サマリー

この論文は、株価指数の過去の変動率を推定する内在的エントロピーモデルを提示しています。日次の始値、高値、安値、終値だけに基づく推定手法とは異なり、提案手法は取引出来高も取り入れます。期間中の総出来高に占める各日の出来高の割合を日々の価格水準と結び付け、その割合を当該価格水準に対する市場の信認の指標とみなすことで、先行する日中モデルを応用しています。

著者らは、複数のUSおよびアジアの指数について過去の日次データから推定値を算出し、複数の時間枠で一般的な業界推定手法と比較しています。エントロピーモデルは信頼性があるとする推定値を出し、変動係数が特に高く、他の高度な推定手法よりかなり低い範囲の値になったと報告しています。概要には詳細な検証設計や、推定値が取引やデリバティブ価格評価でどう機能するかを示す根拠がありません。そのため、この比較を予測力や投資価値の証明と解釈すべきではありません。

主なアイデア

  • 内在的エントロピーによる推定手法は、日次のOHLC価格とともに取引出来高も使用します。
  • 各日の出来高シェアを、その日の価格水準に対する市場の信認とみなします。
  • このモデルはUSおよびアジアの株価指数の過去データで評価されています。
  • 複数の時間枠で、確立された変動率推定手法と推定値を比較しています。
  • 報告された推定値は変動が大きく、他の高度な推定手法による値を下回っています。

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株式ボラティリティ統計米国市場中国市場
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# A Volatility Estimator of Stock Market Indices Based on the Intrinsic Entropy Model


# A Volatility Estimator of Stock Market Indices Based on the Intrinsic Entropy Model









Grasping the historical volatility of stock market indices and accurately estimating are two of the major focuses of those involved in the financial securities industry and derivative instruments pricing. This paper presents the results of employing the intrinsic entropy model as a substitute for estimating the volatility of stock market indices. Diverging from the widely used volatility models that take into account only the elements related to the traded prices, namely the open, high, low, and close prices of a trading day (OHLC), the intrinsic entropy model takes into account the traded volumes during the considered time frame as well. We adjust the intraday intrinsic entropy model that we introduced earlier for exchange-traded securities in order to connect daily OHLC prices with the ratio of the corresponding daily volume to the overall volume traded in the considered period. The intrinsic entropy model conceptualizes this ratio as entropic probability or market credence assigned to the corresponding price level. The intrinsic entropy is computed using historical daily data for traded market indices (S&P 500, Dow 30, NYSE Composite, NASDAQ Composite, Nikkei 225, and Hang Seng Index). We compare the results produced by the intrinsic entropy model with the volatility estimates obtained for the same data sets using widely employed industry volatility estimators. The intrinsic entropy model proves to consistently deliver reliable estimates for various time frames while showing peculiarly high values for the coefficient of variation, with the estimates falling in a significantly lower interval range compared with those provided by the other advanced volatility estimators.

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