Co je to stochastická volatilita?

Stochastický model volatility je způsob, jak vyhodnotit investici do kvantitativního financování. Model stochastické volatility se používá při pohledu na derivátové cenné papíry, které jsou založeny na původním cenném papíru nebo akciích. Finanční experti používají stochastické modely volatility, aby se dozvěděli více o tom, co se s derivátem pravděpodobně stane, vzhledem k vlastnostem zabezpečení, na kterém je založeno.

Při pohledu na to, jak derivát působí vzhledem k bezpečnosti, ze které je odvozen, používá stochastická volatilita stavové proměnné. Stavové proměnné jsou proměnné, které identifikují měnící se atributy dynamického systému. Například v termodynamice mohou stavové proměnné zahrnovat teplotu a tlak. Ve financích by státní proměnné mohly zahrnovat věci, jako je volatilita průmyslu, tržní hodnoty a spekulativní hodnoty řízené událostmi, nebo jiné finanční proměnné. Stochastický model souvisí s modelem „Black-Scholes“, kde se při stanovení cen evropského stylu používá specifický vzorec.

Stochastické modely se zabývají způsobem, jakým se může volatilita ve finanční situaci změnit. Jeden relevantní trend, na který se finanční experti dívají, když používá stochastické modely pro volatilitu, se nazývá „úsměv z volatility“. Úsměv z volatility souvisí s různými stavy derivátů, včetně peněžních, peněžních a mimotělních. - peněžní situace. To vše se týká realizační ceny opce. Podrobnější informace o realizační ceně a o tom, zda je derivát nebo opce v penězích nebo z peněz, mohou být užitečné pro ty, kteří chtějí pochopit, jak funguje stochastická volatilita. Úsměv z volatility v podstatě ukazuje, že ocenění cenných papírů nebo derivátů se může lišit v závislosti na výše uvedené podmínce realizační ceny.

Financovat profesionály má k dispozici několik různých typů stochastických modelů volatility, včetně modelu Heston, modelu SABR (Stochastic Alpha, Beta, Rho), modelu GARCH (generalizovaný autoregresivní podmíněná heteroskedasticita) a modelu Chen. Když si uživatel vybere stochastický model volatility, který nejlépe odpovídá jejich výpočtům, bude ho muset kalibrovat podle stávajících tržních údajů. Stochastická volatilita pak poskytne přesnější předpověď pro derivát, než kdyby výpočet právě použil konstantu namísto provádění měření volatility tímto procesem.

Existuje mnoho dalších pojmů, které student financí potřebuje vědět, aby mohl pro hodnocení volatility použít stochastické procesy. Zkušení odborníci rozumějí vztahu mezi každou metodou oceňování a jak tyto metody aplikovat na skutečné oceňovací modely. Počínaje solidním porozuměním derivátům a možnostem je pro studenta snazší seznámit se se základy toho, jak tyto druhy rovnic poskytují znalosti o specifické situaci na trhu.