Высокочастотная оценка волатильности и цена опциона

Бесплатный доступ

В последние годы сформировалось много исследований по волатильности высокочастотных финансовых данных. В результате подход к измерению и моделированию волатильности значительно изменился. Был предложен новый подход, называемый Реализованной волатильностью, который использует информацию в высокочастотных данных. Хотя было продемонстрировано, что высокочастотные данные улучшают нашу способность понимать и прогнозировать финансовую волатильность, их полезность при ценообразовании производных финансовых инструментов не была полностью исследована. В этом исследовании мы оценили эффективность высокочастотных оценок волатильности при ценообразовании опционов. С этой целью мы оценили европейские опционы «колл» и «пут» на акции Bank of America, Coca-Cola и Microsoft, используя оценки (прогнозы) высокочастотной волатильности, и сравнили прогнозируемую теоретическую цену (модельную стоимость опционов) с их рыночными ценами (ценами спроса). Результаты исследования показывают, что, хотя ни одна из оценок волатильности не является предпочтительной все время, реализованная оценка ядра превосходит другие конкурирующие оценки волатильности в оценке опционов «колл» и «пут» на акции Bank of America, Coca-Cola и Microsoft.

Еще

Реализованная волатильность, оценка высокочастотной волатильности, модель har, ценообразование опционов, модель блэка-шоулза-мертона, опцион

Короткий адрес: https://sciup.org/142234399

IDR: 142234399

Список литературы Высокочастотная оценка волатильности и цена опциона

  • Fleming J., Kirby C., Ostdiek B. The economic value of volatility timing using “realized” volatility. Journal of Financial Economics. 2003. № 67(3). Р. 473-509.
  • Patton A.J., Sheppard K. Optimal combinations of realised volatility estimators. International Journal of Forecasting. 2009. № 25(2). Р. 218-238.
  • Jou Y.J., Wang C.W., Chiu W.C. Is the realized volatility good for option pricing during the recent financial crisis? Review of Quantitative Finance and Accounting. 2013. № 40(1). Р. 171-188.
  • Corsi F., Fusari N., La Vecchia D. Realizing smiles: Options pricing with realized volatility. Journal of Financial Economics. 2013. № 107(2). Р. 284-304.
  • Stentoft L. Option pricing using realized volatility. CREATES Research Paper. 2008. № 13.
  • Christoffersen P., Feunou B., Jacobs K., Meddahi N. The economic value of realized volatility: Using high-frequency returns for option valuation. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 2014. № 49(3). Р. 663-697.
  • Tong C., Huang Z. Pricing VIX options with realized volatility. Journal of Futures Markets. 2021. № 41(8). Р. 1180-1200.
  • Huang Z., Tong C., Wang T. VIX term structure and VIX futures pricing with realized volatility. Journal of Futures Markets. 2019. № 39(1). Р. 72-93.
  • Ubukata M., Watanabe T. Pricing Nikkei 225 options using realized volatility. The Japanese Economic Review. 2014. № 65(4). Р. 431-467.
  • Takeuchi-Nogimori A. An empirical analysis of the Nikkei 225 put options using realized GARCH models. Institute of Economic Research, Hitotsubashi University. 2012.
  • Zhang L., Mykland P.A., Aït-Sahalia Y. A tale of two time scales: Determining integrated volatility with noisy high-frequency data. Journal of the American Statistical Association. 2005. № 100(472). Р. 1394-1411.
  • Hautsch N., Podolskij M. Preaveraging-based estimation of quadratic variation in the presence of noise and jumps: theory, implementation, and empirical evidence. Journal of Business & Economic Statistics. 2013. № 31(2). Р. 165-183.
  • Zhang L. Estimating covariation: Epps effect, microstructure noise. Journal of Econometrics. 2011. № 160(1). Р. 33-47.
  • Boudt K., Zhang J. Jump robust two time scale covariance estimation and realized volatility budgets. Quantitative Finance. 2015. № 15(6). Р. 1041-1054.
  • Barndorff-Nielsen O.E., Shephard N. Power and bipower variation with stochastic volatility and jumps. Journal of financial econometrics. 2004. № 2(1). Р. 1-37.
  • Andersen T.G., Dobrev D., Schaumburg E. Jump-robust volatility estimation using nearest neighbor truncation. Journal of Econometrics. 2012. № 169(1). Р. 75-93.
  • Mancini C., Gobbi F. Identifying the brownian covariation from the co-jumps given discrete observations. Econometric Theory. 2012. № 28(2). Р. 249-273.
  • Hayashi T., Yoshida N. On covariance estimation of non-synchronously observed diffusion processes. Bernoulli. 2005. № 11(2). Р. 359-379.
  • Boudt K., Croux C., Laurent S. Outlyingness weighted covariation. Journal of Financial Econometrics. 2011. № 9(4). Р. 657-684.
  • Barndorff-Nielsen O., Kinnebrock S., Shephard N. Volatility and time series econometrics: Essays in honor of Robert F. Engle, chapter measuring downside risk-realised semivariance. 2010.
  • Christensen K., Podolskij M. Realized range-based estimation of integrated variance. Journal of Econometrics. 2007. № 141(2). Р. 323-349.
  • Christensen K., Oomen R., Podolskij M. Realised quantile-based estimation of the integrated variance. Journal of Econometrics. 2010. № 159(1). Р. 74-98.
  • Corsi F. A simple approximate long-memory model of realized volatility. Journal of Financial Econometrics. 2009. № 7(2). Р. 174-196.
  • Rodionov D., Zaytsev A., Konnikov E., Dmitriev N., Dubolazova Y. Modeling changes in the enterprise information capital in the digital economy. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2021. № 7(3). Р. 166.
  • Rudskaya I.A., Rodionov D. Comprehensive evaluation of Russian regional innovation system performance using a two-stage econometric model. Revista Espacios. 2018. № 39(04).
  • Zaytsev A.A. Formation of the state financial policy: Transformation of the classical concept in the time of digitalization. A series of sequels of the ACM International Conference. 2019.
  • Zaytsev A.A., Close R.S., Rakhmeeva I.I., Dmitriev N.D. Building a model of financial management of digital technologies in the fields of combinatorial effects. 2021.
  • Hull J.C. Options futures and other derivatives. Pearson Education India. 2003.
Еще
Статья научная