时变波动率定义

什么是时变波动率？

时变波动率是指波动率在不同时间段内的波动。投资者可以选择研究或考虑标的证券在不同时间段内的波动率。例如，某些资产的波动率在夏季交易员休假时可能会较低。使用时变波动率指标可能会影响投资预期。

时变波动率可以在任何时间范围内进行研究。一般来说，波动率分析需要数学建模来生成波动率水平，作为标的证券风险的衡量标准之一。这种类型的建模会生成历史波动率统计数据。

历史波动率通常指金融工具价格的标准差，因此也是衡量其风险的标准。随着时间推移，证券的波动率预计会随着价格的大幅波动而变化，股票和其他金融工具在不同时间点会呈现高波动期和低波动期。

分析师也可能使用数学计算来计算隐含波动率。隐含波动率与历史波动率的不同之处在于，它不是基于历史数据，而是一种数学计算，可根据当前市场因素衡量市场的估计波动率。

历史波动率可以根据数据的可用性按时间段进行分析。许多分析师首先试图用尽可能多的可用数据对波动率进行建模，以便找出证券在其整个生命周期内的波动率。在这种类型的分析中，波动率只是证券价格围绕其平均值的标准差。

分析特定时间段内的波动性有助于了解证券在某些市场周期、危机或特定事件中的表现。时间序列波动性还有助于分析证券在最近几个月或几个季度相对于更长时间范围内的波动性。

历史波动率也可以作为不同市场定价和量化模型的变量。例如， Black-Scholes 期权定价模型在确定期权价格时需要证券的历史波动率。

波动率也可以从 Black-Scholes 模型等模型中提取出来，以确定市场当前的假设波动率。换句话说，该模型可以反向运行，以观察到的期权市场价格作为输入，推断出标的资产的波动率必须达到多少才能达到该价格。

一般来说，隐含波动率的时间框架取决于到期时间。总体而言，到期时间较长的期权波动率较高，而到期时间较短的期权隐含波动率较低。

2003 年，经济学家罗伯特·F·恩格尔和克莱夫·格兰杰因研究时变波动性而获得诺贝尔经济学奖。这两位经济学家开发了自回归条件异方差(ARCH) 模型。该模型为分析和解释不同时间段的波动性提供了见解。其结果可用于预测风险管理，从而有助于减轻各种不同情况下的损失。