Что такое стохастическая волатильность?

Модель стохастической волатильности - это способ оценить инвестиции в количественное финансирование. Модель стохастической волатильности используется при рассмотрении производных ценных бумаг, которые основаны на оригинальной ценной бумаге или акции. Финансовые эксперты используют модели стохастической волатильности, чтобы узнать больше о том, что может произойти с производным инструментом из-за свойств безопасности, на которой он основан.

При рассмотрении того, как дериват действует по отношению к безопасности, из которой он получен, стохастическая волатильность использует переменные состояния. Переменные состояния - это переменные, которые определяют изменяющиеся атрибуты динамической системы. Например, в термодинамике переменные состояния могут включать температуру и давление. В финансах переменные состояния могут включать такие факторы, как волатильность отрасли, рыночные значения и спекулятивные значения, обусловленные событиями, или другие финансовые переменные. Стохастическая модель связана с моделью «Блэка-Шоулза», в которой при расчете параметров европейского стиля используется определенная формула.

Стохастические модели смотрят на то, как волатильность может измениться в финансовой ситуации. Одна из актуальных тенденций, на которую обращают внимание финансовые эксперты при использовании стохастических моделей волатильности, называется «улыбка волатильности». Улыбка волатильности связана с различными состояниями деривативов, в том числе «в деньгах», «в деньгах» и «вне Денежные ситуации. Все это относится к цене исполнения опциона. Более подробная информация о цене исполнения, а также о том, когда производный инструмент или опцион входит или не выплачивается, может быть полезен тем, кто хочет понять, как работает стохастическая волатильность. По сути, улыбка волатильности показывает, что оценка ценной бумаги или производной может отличаться в зависимости от вышеуказанного условия цены исполнения.

Для специалистов по финансам доступны несколько различных типов моделей стохастической волатильности, включая модель Хестона, модель SABR (стохастическая альфа, бета, Rho), модель GARCH (обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность) и модель Чена. Когда пользователь выбрал модель стохастической волатильности, которая наилучшим образом соответствует его расчетам, он должен будет откалибровать ее по существующим рыночным данным. Тогда стохастическая волатильность обеспечит более точный прогноз для производной, чем если бы в расчете использовалась только константа вместо выполнения измерения волатильности в этом процессе.

Есть много других терминов, которые студент финансов должен знать, чтобы использовать стохастические процессы для оценки волатильности. Опытные специалисты понимают связь между каждым методом оценки и как применять эти методы к фактическим моделям ценообразования. Начиная с четкого понимания производных и опций, студенту легче ознакомиться с основами того, как эти виды уравнений обеспечивают знание конкретной ситуации на рынке.