Volatilidad variable en el tiempo
¿Qué es la volatilidad variable en el tiempo?
La volatilidad variable en el tiempo se refiere a las fluctuaciones en la volatilidad durante diferentes períodos de tiempo. Los inversores pueden elegir estudiar o considerar la volatilidad de un subyacente de seguridad durante varios periodos de tiempo. Por ejemplo, la volatilidad de ciertos activos puede ser menor durante el verano cuando los operadores están de vacaciones. El uso de medidas de volatilidad variadas en el tiempo puede influir en las expectativas de las inversiones.
Cómo funciona la volatilidad variable en el tiempo
La volatilidad variable en el tiempo se puede estudiar en cualquier período de tiempo. Generalmente, el análisis de volatilidad requiere un modelo matemático para generar niveles de volatilidad como una medida del riesgo de un valor subyacente. Este tipo de modelado genera estadísticas históricas de volatilidad.
La volatilidad histórica generalmente se conoce como la desviación estándar de los precios de un instrumento financiero y, por lo tanto, una medida de su riesgo. Con el tiempo, se espera que un valor tenga una volatilidad variable sujeta a grandes oscilaciones en el precio, y que las acciones y otros instrumentos financieros exhiban períodos de alta y baja volatilidad en varios momentos.
Los analistas también pueden utilizar cálculos matemáticos para generar volatilidad implícita. La volatilidad implícita difiere de la volatilidad histórica en que no se basa en datos históricos, sino en un cálculo matemático que proporciona una medida de la volatilidad estimada del mercado en función de los factores actuales del mercado.
Conclusiones clave
- La volatilidad variable en el tiempo describe cómo la volatilidad del precio de un activo puede cambiar en diferentes períodos de tiempo.
- El análisis de volatilidad requiere el uso de modelos financieros para resolver las diferencias estadísticas en las fluctuaciones de precios en diferentes marcos de tiempo.
- La volatilidad tiende a revertir a la media, por lo que los períodos de alta volatilidad pueden ir seguidos de períodos de baja y viceversa.
Volatilidad histórica
La volatilidad histórica se puede analizar por períodos de tiempo en función de la disponibilidad de datos. Muchos analistas buscan primero modelar la volatilidad con tantos datos disponibles como sea posible para encontrar la volatilidad de la seguridad durante toda su vida. En este tipo de análisis, la volatilidad es simplemente la desviación estándar del precio de un valor en torno a su media.
El análisis de la volatilidad por períodos de tiempo específicos puede ser útil para entender cómo se ha comportado un valor durante ciertos ciclos de mercado, crisis o eventos específicos. La volatilidad de las series de tiempo también puede ser útil para analizar la volatilidad de un valor en los últimos meses o trimestres frente a períodos de tiempo más prolongados.
La volatilidad histórica también puede ser una variable en diferentes modelos cuantitativos y de precios de mercado. Por ejemplo, el modelo de fijación de precios de opciones de Black-Scholes requiere la volatilidad histórica de un valor cuando se busca identificar su precio de opción.
Volatilidad implícita
La volatilidad también se puede extraer de un modelo como el modelo Black-Scholes para identificar la volatilidad supuesta actual del mercado. En otras palabras, el modelo se puede ejecutar hacia atrás tomando el precio de mercado observado de una opción como entrada para imputar cuál debe ser la volatilidad del activo subyacente para alcanzar ese precio.
Generalmente, el marco de tiempo de la volatilidad implícita se basa en el tiempo hasta el vencimiento. En general, las opciones con un tiempo de vencimiento más largo tendrán una volatilidad más alta, mientras que las opciones que vencen en un período de tiempo más corto tendrán una volatilidad implícita más baja.
El Premio Nobel de Economía 2003
En 2003, los economistas Robert F. Engle y Clive Granger ganaron el Premio Nobel de Economía por su trabajo en el estudio de la volatilidad variable en el tiempo. Los economistas desarrollaron el modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH). Este modelo proporciona información para analizar y explicar la volatilidad en diferentes períodos de tiempo. Luego, sus resultados se pueden utilizar en la gestión predictiva de riesgos, lo que puede ayudar a mitigar las pérdidas en una variedad de escenarios diferentes.