Co je stochastická volatilita?

Model stochastické volatility je způsob, jak vyhodnotit investici do kvantitativního financování. Stochastický model volatility se používá při pohledu na derivátové cenné papíry, které jsou založeny na původní zabezpečení nebo zásobě. Finanční odborníci používají modely stochastické volatility, aby se dozvěděli více o tom, co se pravděpodobně stane s derivátem kvůli vlastnostem bezpečnosti, na kterých je založen.

Při pohledu na to, jak derivát působí ve vztahu k zabezpečení, ze které je odvozen, stochastická volatilita používá stavové proměnné. Stavové proměnné jsou proměnné, které identifikují měnící se atributy dynamického systému, například v termodynamice, například stavové proměnné mohou zahrnovat teplotu a tlak. Ve financích mohou státní proměnné 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 stanovování možností evropského stylu používá specifický vzorec.

Stochastické modely se zaměřují na to, jak se volatilita může změnit ve finanční situaci. Jeden relevantní trend, na který se odborníci na financování dívají při použití stochastických modelů pro volatilitu, se nazývá „úsměv volatility“. Úsměv volatility má co do činění s různými stavy derivátů, včetně situací za peníze, peníze a mimo peníze. To vše se týká stávkové ceny možnosti. Podrobnější informace o stávkové ceně a když je derivát nebo možnost v penězích nebo z peněz, mohou být užitečné pro ty, kteří chtějí pochopit, jak funguje stochastická volatilita. V zásadě úsměv volatility ukazuje, že ocenění zabezpečení nebo derivátu se může lišit v závislosti na výše uvedeném stavu stávkové ceny.

Několik různých typů stochastických modelů volatility je k dispozici pro finanční profesionály, včetně modelu Heston, SABR (Stochastic Alpha, Beta, Rho) model, model Garch (generalizovaný autoregresivní podmíněnou heteroskedasticitu) a model Chen. Když uživatel vybral model stochastické volatility, který nejlépe vyhovuje jejich výpočtům, bude muset kalibrovat proti existujícím tržním datům. Stochastická volatilita pak poskytne přesnější predikci pro derivát, než kdyby výpočet právě použil konstantu místo spuštění míry volatility tímto procesem.

Existuje mnoho dalších termínů, které musí student financí vědět, aby mohl použít stochastické procesy pro hodnocení volatility. Zkušení odborníci chápou vztah mezi každou metodou oceňování a jak tyto metody aplikovat na skutečné cenové modely. Počínaje solidním uchopením derivátů a možností je pro studenta snazší se seznámit se základy toho, jak tyto druhy rovnic poskytují znalost konkrétní situace na trhu.