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¿Qué es la volatilidad temporal?

La volatilidad variable en el tiempo se refiere a las fluctuaciones en la volatilidad durante diferentes períodos de tiempo. Los inversores pueden optar por estudiar la volatilidad de los valores subyacentes durante diferentes períodos 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 variables en el tiempo puede influir en las perspectivas de inversión.

Cómo funciona la volatilidad de vez en cuando

La volatilidad del cambio de tiempo se puede estudiar en cualquier marco de tiempo. El análisis de volatilidad generalmente requiere un modelo matemático para generar niveles de volatilidad como una medida del riesgo de seguridad subyacente. Este tipo de modelado genera estadísticas históricas de volatilidad.

La desviación estándar de los precios de un instrumento financiero suele denominarse volatilidad histórica, midiendo así su riesgo. Con el tiempo, se espera que un valor fluctúe sujeto a grandes fluctuaciones de precios, con acciones y otros instrumentos financieros que muestren períodos de alta y baja volatilidad en diferentes momentos.

Los analistas también pueden utilizar cálculos matemáticos para generar volatilidad implícita. La volatilidad implícita se diferencia de la volatilidad histórica en que no se basa en datos históricos, sino en cálculos matemáticos que proporcionan una medida de la volatilidad estimada del mercado en función de los factores actuales del mercado.

Conclusiones clave

  • La volatilidad cambiante describe cómo la volatilidad del precio de un activo puede cambiar durante diferentes períodos de tiempo.
  • El análisis de volatilidad requiere que se utilicen modelos financieros para resolver las diferencias estadísticas en las fluctuaciones de precios en diferentes marcos de tiempo.
  • La volatilidad tiende a volver a un nivel medio, por lo que pueden seguir períodos bajos de volatilidad y viceversa.

Volatilidad histórica

La volatilidad histórica se puede analizar por períodos de tiempo según la disponibilidad de datos. Muchos analistas primero intentan modelar la volatilidad con tantos datos disponibles como sea posible para capturar la volatilidad de la seguridad durante todo su ciclo de vida. En este tipo de análisis, la volatilidad es simplemente una desviación estándar del precio de un valor en torno a su promedio.

El análisis de la volatilidad por períodos de tiempo específicos puede ser útil para comprender cómo ha cambiado 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 los valores en los últimos meses o trimestres frente a períodos de tiempo más largos.

La volatilidad histórica puede variar en los precios de mercado y en diferentes modelos cuantitativos. Por ejemplo, el modelo de fijación de precios de opciones de Black-Scholes requiere una volatilidad histórica de la seguridad al intentar identificar el precio de la opción.

Volatilidad implícita

La volatilidad también se puede utilizar a partir de un modelo como el modelo Black-Scholes para identificar la volatilidad de aceptación actual del mercado. Es decir, se puede pasar el modelo hacia atrás y se puede observar un precio de mercado de opciones como entrada para tener en cuenta la volatilidad del activo subyacente para alcanzar ese precio.

El marco de tiempo de la volatilidad implícita generalmente se basa en el tiempo de vencimiento. En general, las opciones que tienen más tiempo para vencer tendrán una mayor volatilidad y las opciones que vencen en un período más corto tendrán una menor volatilidad implícita.

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 del cambio de hora. Los economistas han desarrollado el modelo de heterocedasticidad condicional autónoma (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 de riesgos de pronóstico que ayudarán a mitigar las pérdidas en varios escenarios.