Volatilità storica ponderata

La volatilità storica ponderata è simile alla media ponderata, dove definiamo una serie di condizioni e diversi pesi associati che applicheremo alle osservazioni del campione.

In altre parole, assegniamo più o meno peso a determinate osservazioni nel campione seguendo un determinato criterio. In questo modo, daremo rilevanza solo alle osservazioni che sono importanti per il nostro studio.

Formula di volatilità storica ponderata

Apiceio rappresenta il criterio che si vuole applicare nella ponderazione. Il pedicet rappresenta l'osservazione che stiamo usando.

• p^io_t è il peso del criterio i per l'osservazione t, dove p^io₁, p^io₂,…, P^io_no
• z_t: è la redditività dell'osservazionet.
• z_t: è la redditività dell'osservazionet.
• z^-: è il valore medio dei rendimenti.

Per regolare il parametrop In realtà, dovrebbe essere compreso tra 0 e 1. Tuttavia, può essere semplificato e possono essere utilizzati numeri naturali più grandi come nell'esempio. Quando vogliamo regolare il parametropalla realtà in modo molto più preciso, utilizzeremo i modelli ARCH e GARCH.

Esempio di volatilità storica ponderata

Usiamo lo stesso esempio della citazione perScialpino esposto nel concetto di volatilità storica. Troviamo due condizioni di ponderazione:

• A seconda delle previsioni del tempo: Daremo più peso ai mesi che presentano le condizioni ambientali più simili.
• Effetto temporaneo: Poiché vogliamo stimare la volatilità futura a breve e medio termine, daremo più peso alle osservazioni più vicine e meno peso alle osservazioni più distanti.

Quindi, poiché abbiamo due criteri: tempo ed effetto tempo, possiamo calcolare:

• Volatilità storica ponderata in base al tempo.
  • Apice io: tempo metereologico.
• Volatilità storica ponderata per l'effetto tempo.
  • Apice io: effetto temporaneo.

Volatilità storica ponderata nel tempo

Gli investitori sono preoccupati per la volatilità del titolo nel prossimo anno. Le previsioni del tempo sono forti piogge e basse temperature.

A parte i ritorni, abbiamo le temperature. Useremo il tempo come variabile per assegnare i pesi. Quindi in base alle previsioni del tempo, assegneremo più peso ai mesi freddi e meno peso ai mesi più caldi.

Assegnando più peso ai rendimenti dei mesi freddi e meno peso ai rendimenti dei mesi più caldi, si ottiene una volatilità del 4,931%.

Quindi siamo passati da una volatilità storica del 6,98% a una volatilità storica ponderata nel tempo del 4,93%. Viste le previsioni del tempo, sarebbe più opportuno informare gli investitori di una volatilità del 4,93% piuttosto che di una volatilità del 6,98%.