Modelos quantílicos que relacionam retornos, volatilidade e variações de preço

Resumo

Este artigo examina como medidas de variações passadas de preço e a volatilidade implícita em opções se relacionam às distribuições condicionais de retornos futuros e volatilidade realizada. O foco está na variância integrada, semivariância de alta e de baixa e variação por saltos, usando regressão quantílica flexível para modelar resultados em diferentes partes de suas distribuições.

Para futuros do S&P 500 e de petróleo bruto WTI, o estudo conclui que regressões quantílicas lineares para retornos e autorregressões quantílicas heterogêneas para volatilidade realizada captam eficazmente a dinâmica das distribuições. Ele compara essas abordagens com modelos de referência estabelecidos e relata forte desempenho tanto em termos absolutos quanto em relação a essas referências. Os resultados sugerem possível uso na avaliação de risco de futuros e contratos vinculados à volatilidade realizada. As evidências se limitam aos dois mercados de futuros estudados; o documento não fornece mais detalhes sobre escolhas de implementação ou desempenho em outros ativos ou períodos.

Ideias principais

• A regressão quantílica pode descrever como os preditores se relacionam a diferentes partes das distribuições de retornos futuros.
• Variância integrada, semivariâncias, variação por saltos e volatilidade implícita são consideradas como preditores.
• Modelos quantílicos lineares são usados para retornos, enquanto autorregressões quantílicas heterogêneas modelam a volatilidade realizada.
• As evidências relatadas abrangem futuros do S&P 500 e de petróleo bruto WTI, com comparações a modelos de referência.
• Os modelos podem apoiar a avaliação de risco de futuros e derivativos de volatilidade 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 resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.