Перейти к содержимому
Все документы библиотеки

Оценка волатильности индексов методом внутренней энтропии с учетом объема

Статья arXiv papers · Автор: Claudiu Vinte et al.
Читать оригинал

Сводка

В статье представлена модель внутренней энтропии для оценки исторической волатильности фондовых индексов. В отличие от оценок, основанных только на дневных ценах открытия, максимума, минимума и закрытия, предложенный подход также учитывает объем торгов. Он адаптирует более раннюю внутридневную модель, связывая дневные уровни цен с долей каждого дня в общем объеме за анализируемый период и рассматривая эту долю как показатель доверия рынка к данному уровню цены.

Авторы рассчитывают оценки по историческим дневным данным для нескольких индексов US и азиатских индексов и сравнивают их с широко используемыми отраслевыми оценками на разных временных интервалах. По их словам, модель энтропии дает надежные оценки с заметно высоким коэффициентом вариации и значениями существенно ниже, чем у других современных оценок. В кратком описании нет подробностей о методике проверки или свидетельств того, как оценки работают в торговле или при ценообразовании деривативов, поэтому приведенное сравнение не следует считать доказательством прогностической или инвестиционной ценности.

Ключевые идеи

  • Оценка внутренней энтропии использует объем торгов наряду с дневными ценами OHLC.
  • Доля объема каждого дня трактуется как доверие рынка, связанное с его уровнем цены.
  • Модель оценивается на исторических данных фондовых индексов US и азиатских фондовых индексов.
  • Ее оценки сравниваются с общепринятыми оценками волатильности на разных временных интервалах.
  • Приведенные оценки отличаются высокой вариацией и находятся ниже оценок других современных методов.

Теги

АкцииВолатильностьСтатистикаРынки СШАРынки Китая
Полный текст
# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.