¿Por qué hay diferentes estimadores de la volatilidad de las acciones? (varianza realizada, RAV, etc)

Question

Estoy muy confundido acerca de por qué existen diferentes estimadores de volatilidad (RV, RAV, BPV, etc). Si el objetivo es encontrar el mejor estimador de la volatilidad de las acciones, y la volatilidad es latente, ¿cómo puedo saber qué estimador funciona mejor cuando la definición matemática de estos estimadores es diferente?

Realized variance = sum[(return at t)^2] in a day
Realized absolute value = sum|return at t| in a day
Bipower variation = sum |return at t-1|*|return at t| in a day

Si utilizo un modelo lineal y sustituyo cada uno de estos estimadores como regresor, ¿no significa esto que no puedo comparar los resultados directamente, sino que sólo puedo comparar lo bien que el modelo lineal es capaz de predecirse a sí mismo basándome en el MSE, R^2, etc.?

Answer 1

Yo no los llamaría "estimadores" sino medidas porque se trata de volatilidad sobre rendimientos históricos.

La razón por la que existen diferentes medidas de este tipo es porque cada una representa la volatilidad de diferentes maneras con el fin de medir la volatilidad de diferentes dinámicas, ya sea el precio, la rentabilidad, los movimientos al alza del precio solamente, los movimientos a la baja del precio solamente, la dinámica intradía. Por ejemplo:

• Existen medidas de la volatilidad de los precios intradía, como Parkinson o Garman-Klass
• Medida que sólo se ocupa de la desviación sin tener en cuenta la señalización, como la varianza sobre los valores absolutos o las desviaciones al cuadrado
• Medida que representa la variabilidad de un activo en relación con un índice de referencia, Beta

Hay muchos más, pero supongo que se entiende. En resumen, diferentes medidas de volatilidad para captar la variación de diferentes dinámicas.