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波动率及其风险溢价的概率预测

作者

上市的：
  • Worapree Maneesoonthorn公司
  • 盖尔·M·马丁
  • 凯瑟琳·福布斯
  • 西蒙·格罗斯

摘要

本文的目标是使用非高斯、非线性状态空间方法对物理波动及其相关风险溢价进行分布预测。通过使用双“无模型”方差度量来定义状态空间模型中的双变量观测方程，可以捕获未观测方差过程的期权和现货市场信息。扩散方差风险的溢价被定义为潜在方差中的线性（以通常的方式），而跳跃方差风险的保费被指定为受过去测量值函数驱动的条件确定性动态过程。所采用的推理方法是贝叶斯方法，通过马尔可夫链蒙特卡罗算法实现，该算法迎合了模型和双变量测度中的多个非线性源。该方法应用于1999年至2008年期间标准普尔500指数的经验现货和期权价格数据，得出了投资者在最近金融风暴期间对差异风险所需补偿的结论。证明了可观测方差测度的概率预测的准确性，并与标准时间序列模型的预测进行了比较。为了说明该方法的好处，后验分布被关于每日回报的信息所增强，以生成风险价值预测，并用于预测衍生品价格本身的波动性。将方差风险溢价与具有代表性的agent模型中的风险规避参数相联系，还生成了相对风险规避的概率预测。

建议引用

  • Worapree Maneesoonthorn&Gael M.Martin&Catherine S.Forbes&Simone Grose，2010年。"波动率及其风险溢价的概率预测,"莫纳什计量经济学和商业统计工作文件2010年12月22日，莫纳什大学计量经济和商业统计系。
    • 手柄：RePEc:msh:ebswps:2010-22
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    1. Maneesoonthorn，Worapree&Martin，Gael M.&Forbes，Catherine S.，2020年。"高频跳跃测试：我们应该使用哪种测试？,"计量经济学杂志爱思唯尔，第219（2）卷，第478-487页。
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    关键词

    波动性预测;非线性状态空间模型;非参数方差测度;贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗;VIX期货;风险规避。;
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    • C11号机组-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：概述——贝叶斯分析：概述
    • 第53页-数学和定量方法——计量经济建模——预测和预测模型；模拟方法
    • 第58页-数学和定量方法——计量经济学建模——金融计量经济学

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