Implikovaná volatilita a vyšší momenty rizikově neutrálního rozdělení jako předstihové indikátory realizované volatility

Název práce: Implikovaná volatilita a vyšší momenty rizikově neutrálního rozdělení jako předstihové indikátory realizované volatility
Autor(ka) práce: Hanzal, Martin
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Černý, Michal
Oponenti práce: Málek, Jiří
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Implikovaná volatilita získaná z burzovních kotací opcí je považována za dobrý prediktor budoucí volatility podkladového instrumentu. Implikovaná volatilita ale vyjadřuje spíše očekávání investorů ohledně budoucí volatility. Rozlišujeme z hlediska očekávání dva typy událostí, při kterých se mění tržní volatilita - předem ohlášené události (zejména zveřejnění kurzotvorné informace) a neohlášené události. Navrhujeme metodu testování informačního obsahu implikovaných momentů v období před událostí spojenou se zvýšenou volatilitou. Pomocí metody, kterou uvádí Bakshi, Kapadia a Madan (2003) extrahujeme z kotací opcí na burzovní index S&P 500 implikovanou volatilitu, šikmost a špičatost a navrženou metodu aplikujeme ve čtyřech případových studiích. Z toho dvě věnujeme ohlášeným událostem - referendum o vystoupení Spojeného království z EU v červenu roku 2016, volby prezidenta USA v listopadu roku 2016, a dvě neohlášeným událostem - tzv. flash crash 24.8.2015 a flash crash 15.10.2014. U obou ohlášených událostí signalizuje implikovaná volatilita budoucí nárůst volatility podkladového aktiva. Před prezidentskými volbami v listopadu 2016 pozorujeme významný nárůst implikované špičatosti, zejména během posledních tří dnů před zveřejněním výsledků. U obou zkoumaných neohlášených událostí nenacházíme v období před událostí významnou informaci o budoucím nárůtu volatility.
Klíčová slova: implikovaná šikmost; implikovaná špičatost; implikovaná volatilita; momenty rizikově neutrálního rozdělení; S&P 500
Název práce: Implied volatility and higher risk neutral moments: predictive ability
Autor(ka) práce: Hanzal, Martin
Typ práce: Diploma thesis
Vedoucí práce: Černý, Michal
Oponenti práce: Málek, Jiří
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Implied volatility obtained from market option prices is widely regarded as an efficient predictor of future realised volatility. Implied volatility can be thought of as market's expectation of future realised volatility. We distinguish between volatility-changing events with respect to expectations - scheduled events (such as information releases) and unscheduled events. We propose a method of testing the information content of option-implied risk-neutral moments prior to volatility-changing events. Using the method introduced by Bakshi, Kapadia & Madan (2003) we extract implied volatility, skewness and kurtosis from S&P 500 options market prices and apply the proposed method in four case studies. Two are concerned with scheduled events - United Kingdom European Union membership referendum, 2016 and United States presidential election, 2016, two are concerned with unscheduled events - flash crash of August 24, 2015 and flash crash of October 15, 2014. Implied volatility indicates a rise in future realised volatility prior to both scheduled events. We find a significant rise in implied kurtosis during the last three days prior to the presidential election of 2016. Prior to unscheduled events, we find no evidence of implied moments indicating a rise in future realised volatility.
Klíčová slova: S&P 500; implied volatility; implied skewness; implied kurtosis; risk-neutral moments

Informace o studiu

Studijní program / obor: Kvantitativní metody v ekonomice/Ekonometrie a operační výzkum
Typ studijního programu: Magisterský studijní program
Přidělovaná hodnost: Ing.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra ekonometrie

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 2. 5. 2016
Datum podání práce: 30. 11. 2016
Datum obhajoby: 6. 6. 2017
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/57520/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: