Co to jest zmienność stochastyczna?

Model zmienności stochastycznej jest sposobem na ocenę inwestycji w finansowanie ilościowe. Model zmienności stochastycznej jest wykorzystywany do patrzenia na pochodne papiery wartościowe, które są oparte na pierwotnym bezpieczeństwie lub zapasach. Eksperci finansowi wykorzystują stochastyczne modele zmienności, aby dowiedzieć się więcej o tym, co może się wydarzyć z pochodną ze względu na właściwości bezpieczeństwa, na których opiera się.

Patrząc na to, jak pochodne działa w stosunku do bezpieczeństwa, z którego pochodzi, stochastyczna zmienność wykorzystuje zmienne stanu. Zmienne stanu są zmiennymi, które identyfikują zmieniające się atrybuty układu dynamicznego, na przykład w termodynamice zmienne stanu mogą obejmować temperaturę i ciśnienie. W finansach zmienne stanowe mogą obejmować takie rzeczy, jak zmienność branży, wartości rynkowe i wartości spekulacyjne oparte na zdarzeniach lub inne zmienne finansowe. Model stochastyczny jest związany z modelem „czarnego scholesa”, w którym określona formuła jest używana w wyceny opcji stylu europejskiego.

Modele stochastyczne patrzą na sposób, w jaki zmienność może zmienić sytuację finansową. Jednym z istotnych trendów, na które patrzą eksperci finansowi podczas korzystania z modeli stochastycznych dla zmienności, jest „uśmiech zmienności”. Uśmiech zmienności ma związek z różnymi stanami instrumentów pochodnych, w tym z sytuacji w zakładzie, pieniędzy i poza pieniędzmi. Wszystkie te odnoszą się do ceny wykonania opcji. Bardziej szczegółowe informacje na temat ceny wykonania, a gdy pochodna lub opcja jest w lub poza tym, mogą być pomocne dla tych, którzy chcą zrozumieć, jak działa zmienność stochastyczna. Zasadniczo uśmiech zmienności pokazuje, że wycena bezpieczeństwa lub pochodnej może być inna w zależności od powyższego warunku ceny wykonania.

Dostępnych jest kilka różnych rodzajów modeli zmienności stochastycznej dla profesjonalistów, w tym model Heston, SABR (stochastyczny alfa, beta, rho) Model, model Garcha (uogólniony autoregresywny heteroskedastyczność) i model Chen. Gdy użytkownik wybrał stochastyczny model zmienności, który najlepiej odpowiada ich obliczeniom, będzie musiał go skalibrować w stosunku do istniejących danych rynkowych. Zmienność stochastyczna zapewni wówczas dokładniejszą prognozę dla pochodnej niż w przypadku, gdy obliczenie właśnie zastosowano stałą zamiast uruchomić miarę zmienności w tym procesie.

Istnieje wiele innych terminów, które student finansowy musi znać, aby użyć procesów stochastycznych do oceny zmienności. Wykwalifikowani specjaliści rozumieją związek między każdą metodą wyceny i sposobem zastosowania tych metod do faktycznych modeli cenowych. Począwszy od solidnego zrozumienia instrumentów pochodnych i opcji, uczniowi łatwiej jest zapoznać się z podstawami tego, w jaki sposób tego rodzaju równania zapewniają wiedzę o określonej sytuacji rynkowej.