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レバレッジ効果と平均回帰を捉える閾値付き局所ボラティリティモデル

記事 arXiv papers · 著者: Antoine Lejay et al.
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サマリー

この文書は、ドリフト係数とボラティリティ係数が区分的に一定となる連続時間の局所ボラティリティモデルを提示しています。価格の閾値を境にダイナミクスが局面間で切り替わり、価格低下に伴ってボラティリティが上昇するレバレッジ効果と平均回帰的な挙動の両方を表現できます。この手法は、自己励起型閾値自己回帰モデルの連続時間版として説明されています。

係数と閾値を推定する手順が提案されています。複数の期間にわたるNYSEおよびS&P 500銘柄の日次価格に適用したところ、推定値には一貫したレバレッジ効果の証拠が見られ、平均回帰は危機時に最も明瞭に検出されました。報告された証拠は過去の標本に基づく実証結果です。この文書には予測や取引成績の結果がなく、頑健性検証や実装の詳細も記載されていません。

主なアイデア

  • 価格の閾値によって、適用されるドリフトとボラティリティの局面が決まります。
  • 価格過程は連続時間で、係数は区分的に一定です。
  • レバレッジ効果と平均回帰を同時に捉えることを目指す枠組みです。
  • 過去データの推定ではレバレッジ効果が示され、危機時には平均回帰がより明瞭に現れました。

タグ

株式ボラティリティ平均回帰統計米国市場
全文
# A threshold model for local volatility: evidence of leverage and mean reversion effects on historical data


# A threshold model for local volatility: evidence of leverage and mean reversion effects on historical data









In financial markets, low prices are generally associated with high volatilities and vice-versa, this well known stylized fact usually being referred to as leverage effect. We propose a local volatility model, given by a stochastic differential equation with piecewise constant coefficients, which accounts of leverage and mean-reversion effects in the dynamics of the prices. This model exhibits a regime switch in the dynamics accordingly to a certain threshold. It can be seen as a continuous-time version of the Self-Exciting Threshold Autoregressive (SETAR) model. We propose an estimation procedure for the volatility and drift coefficients as well as for the threshold level. Parameters estimated on the daily prices of 348 stocks of NYSE and S\&P 500, on different time windows, show consistent empirical evidence for leverageeffects. Mean-reversion effects are also detected, most markedly in crisis periods.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。