Co to jest zmienność stochastyczna?
Stochastyczny model zmienności jest sposobem oceny inwestycji w finanse ilościowe. Stochastyczny model zmienności jest wykorzystywany do analizy pochodnych papierów wartościowych, które są oparte na oryginalnym papierze wartościowym lub akcjach. Eksperci finansowi używają stochastycznych modeli zmienności, aby dowiedzieć się więcej o tym, co może się wydarzyć z instrumentem pochodnym ze względu na właściwości zabezpieczenia, na którym się opiera.
Przyglądając się, jak działa pochodna w stosunku do bezpieczeństwa, z którego pochodzi, zmienność stochastyczna wykorzystuje zmienne stanu. Zmienne stanu to zmienne identyfikujące zmieniające się atrybuty układu dynamicznego. Na przykład w termodynamice zmienne stanu mogą obejmować temperaturę i ciśnienie. W finansach zmienne stanu mogą obejmować takie czynniki, jak zmienność branży, wartości rynkowe i wartości spekulacyjne oparte na zdarzeniach lub inne zmienne finansowe. Model stochastyczny jest powiązany z modelem „Black-Scholesa”, w którym w wycenie opcji stylu europejskiego stosowana jest konkretna formuła.
Modele stochastyczne analizują sposób, w jaki zmienność może się zmieniać w sytuacji finansowej. Jeden istotny trend, na który patrzą eksperci finansowi przy stosowaniu stochastycznych modeli zmienności, nazywa się „uśmiechem zmienności”. Uśmiech zmienności ma związek z różnymi stanami instrumentów pochodnych, w tym z pieniędzmi, pieniędzmi i bez pieniędzy sytuacje pieniężne. Wszystkie dotyczą ceny wykonania opcji. Bardziej szczegółowe informacje o cenie wykonania oraz o tym, czy instrument pochodny lub opcja jest w pieniądzu, czy nie, mogą być pomocne dla tych, którzy chcą zrozumieć, jak działa zmienność stochastyczna. Zasadniczo uśmiech zmienności pokazuje, że wycena papierów wartościowych lub instrumentów pochodnych może być różna w zależności od powyższego warunku ceny wykonania.
Kilka różnych rodzajów modeli zmienności stochastycznej jest dostępnych dla specjalistów finansowych, w tym model Heston, model SABR (Stochastic Alpha, Beta, Rho), model GARCH (Uogólniona autoregresyjna warunkowa heteroterapia) i model Chena. Gdy użytkownik wybierze stochastyczny model zmienności, który najlepiej odpowiada jego obliczeniom, będzie musiał go skalibrować w oparciu o istniejące dane rynkowe. Zmienność stochastyczna zapewni wówczas dokładniejsze przewidywanie pochodnej, niż gdyby obliczenia wykorzystały stałą zamiast przeprowadzania pomiaru zmienności w tym procesie.
Istnieje wiele innych terminów, które student finansów musi znać, aby zastosować procesy stochastyczne do oceny zmienności. Wykwalifikowani specjaliści rozumieją związek między każdą metodą wyceny oraz sposób zastosowania tych metod do rzeczywistych modeli wyceny. Począwszy od solidnego zrozumienia instrumentów pochodnych i opcji, uczniowi łatwiej jest zapoznać się z podstawami tego, jak tego rodzaju równania dostarczają wiedzy o konkretnej sytuacji rynkowej.