时变波动率

##什么是时变波动率？

时变波动率是指波动率在不同时间段内的波动。投资者可选择研究或考虑标的证券在不同时期的波动性。例如，某些资产的波动性在夏季交易者休假时可能会较低。使用时变波动率测量可以影响投资的预期。

时变波动率如何运作

可以在任何时间范围内研究随时间变化的波动率。一般来说，波动率分析需要数学模型来生成波动率水平，作为衡量基础证券风险的一种方法。这种类型的建模会生成历史波动率统计数据。

历史波动率通常被称为金融工具价格的标准偏差，因此是其风险的衡量标准。随着时间的推移，受价格大幅波动的影响，证券预计会有不同的波动性，股票和其他金融工具在不同的时间点表现出高波动性和低波动性。

分析师还可以使用数学计算来生成隐含波动率。隐含波动率不同于历史波动率，因为它不是基于历史数据，而是基于当前市场因素提供市场估计波动率的一种数学计算。

历史波动率可以根据数据的可用性按时间段进行分析。许多分析师寻求首先使用尽可能多的可用数据对波动性进行建模，以便找出证券在整个生命周期内的波动性。在这种类型的分析中，波动率只是证券价格围绕其均值的标准差。

按指定时间段分析波动率有助于了解证券在某些市场周期、危机或目标事件中的表现。时间序列波动性也有助于分析证券在最近几个月或几个季度与较长时间范围内的波动性。

历史波动率也可以是不同市场定价和定量模型中的变量。例如， Black-Scholes 期权定价模型在寻求确定其期权价格时需要证券的历史波动率。

波动率也可以从诸如 Black-Scholes 模型之类的模型中提取，以识别市场当前假设的波动率。换句话说，该模型可以反向运行，将观察到的期权市场价格作为输入来估算标的资产的波动性必须是多少才能达到该价格。

通常，隐含波动率的时间范围是基于到期时间。总体而言，到期时间较长的期权具有较高的波动率，而到期时间较短的期权的隐含波动率较低。

2003 年，经济学家罗伯特·F·恩格尔和克莱夫·格兰杰因研究时变波动性而获得诺贝尔经济学奖。经济学家开发了自回归条件异方差（ARCH）模型。该模型为分析和解释不同时间段的波动性提供了洞察力。然后，其结果可用于预测风险管理，这有助于减轻各种不同情况下的损失。

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