Mô hình phân vị liên kết lợi suất và biến động với biến động giá

Tóm tắt

Bài báo xem xét mối liên hệ giữa các thước đo biến động giá trong quá khứ và biến động hàm ý từ quyền chọn với phân phối có điều kiện của lợi suất tương lai và biến động thực tế. Bài báo tập trung vào phương sai tích phân, bán phương sai chiều tăng và chiều giảm, cùng biến động do cú nhảy; đồng thời sử dụng hồi quy phân vị linh hoạt để mô hình hóa kết quả ở các phần khác nhau của phân phối.

Đối với hợp đồng tương lai S&P 500 và dầu thô WTI, nghiên cứu nhận thấy hồi quy phân vị tuyến tính cho lợi suất và hồi quy tự hồi quy phân vị không đồng nhất cho biến động thực tế nắm bắt hiệu quả động lực phân phối. Nghiên cứu so sánh các cách tiếp cận này với những mô hình chuẩn hiện hành và báo cáo hiệu suất cao cả về mặt tuyệt đối lẫn tương đối so với các chuẩn đó. Kết quả cho thấy tiềm năng ứng dụng trong đánh giá rủi ro đối với hợp đồng tương lai và hợp đồng gắn với biến động thực tế. Bằng chứng chỉ áp dụng cho hai thị trường hợp đồng tương lai được khảo sát; tài liệu không cung cấp thêm chi tiết về lựa chọn triển khai hay hiệu suất ở các tài sản hoặc giai đoạn khác.

Ý chính

• Hồi quy phân vị có thể mô tả mối liên hệ giữa các biến dự báo với những phần khác nhau của phân phối lợi suất tương lai.
• Phương sai tích phân, bán phương sai, biến động do cú nhảy và biến động hàm ý được xem xét làm biến dự báo.
• Mô hình phân vị tuyến tính được dùng cho lợi suất, còn hồi quy tự hồi quy phân vị không đồng nhất mô hình hóa biến động thực tế.
• Bằng chứng được báo cáo bao gồm hợp đồng tương lai S&P 500 và dầu thô WTI, cùng các so sánh với mô hình chuẩn.
• Các mô hình có thể hỗ trợ đánh giá rủi ro cho hợp đồng tương lai và công cụ phái sinh biến động thực tế.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.