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La probabilidad de que la volatilidad realizada sea mayor que la implícita

Hice un test sobre finanzas cuantitativas. Una de las preguntas era..:

¿Cuál es la probabilidad, en el mundo de los Black-Scholes, de que la volatilidad realizada sea mayor que la implícita? ¿Y por qué?

No pude encontrar ninguna respuesta en Internet. ¿Podría ayudarme por favor?

Muchas gracias por su ayuda.

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Yo diría que en un mundo black-scholes la prima de riesgo de varianza esperada es cero. Así que la probabilidad ex-ante de que la volatilidad realizada sea mayor que la volatilidad implícita es cero.

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No entiendo por qué la probabilidad sería cero. ¿Podría ser más específico, por favor? ¿No podemos usar el hecho de que r_t sigue una ley normal con media (µ-vol^2/2)t y varianza vol^2*t para tener la ley de r_t^2 y luego calcular la probabilidad?

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¿Cómo se define la "volatilidad realizada"? Si es sólo la desviación estándar de la muestra, entonces la probabilidad sigue una distribución chi.

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unknownhuman Puntos 41

Logré tener la respuesta esperada, y estaba en el camino correcto :

La volatilidad implícita es el IV ATM La volatilidad realizada se define como el valor absoluto de la rentabilidad logarítmica

Sabemos que una variable aleatoria gaussiana está en el rango +- 1*sigma con una probabilidad del 68%. Por lo tanto, la respuesta correcta es aproximadamente el 32%.

Si tiene algún comentario me interesa

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Ex-ante la probabilidad esperada sigue siendo cero (que es lo que nos importa de todos modos). Ex-post, su argumento es correcto.

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@unkownhuman Tu respuesta no responde a la pregunta. Sólo te refieres a la variación del precio de las acciones desde el inicio hasta el vencimiento 1, es decir $\ln(S_1) - \ln(S_0)$ . Por lo tanto, se omite la varianza de $0 \rightarrow 1$ y concentrarse en el primer momento.

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Peter Puntos 11

Está claro que con el tiempo $t\rightarrow t+dt$ el (esperado) varianza implícita en el mundo del BS (bajo la medida de riesgo neutral $\mathbb{Q}$ ) es $\sigma^2 dt$ .

La varianza realizada de una senda de valores logarítmicos arbitraria (bajo la medida física $\mathbb{P}$ ) es $$\sum_{i=1}^\infty \sigma^2(W_{i+1}-W_i)^2 \approx \sum_{i=1}^n \sigma^2(W^{(n)}_{i+1}-W^{(n)}_i)^2 \sim \sigma^2 \frac{dt}{n}\chi_n$$ para grandes $n$ y $W^{(n)}_{i+1}-W^{(n)}_i \sim \mathcal{N}(0,\frac{dt}{n})$ i.i.d. Ahora $$ \text{Prob}(\sigma^2 \frac{dt}{n}\chi_n > \sigma^2 dt) = \text{Prob}(\chi_n > n) = \text{Prob}(\gamma(\frac{n}{2},\frac{1}{2}) > n),$$ donde $\gamma(\frac{n}{2},\frac{1}{2})$ es la distribución gamma. La última expresión puede resolverse numéricamente.

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¿no implica esto que para n grande, la probabilidad es 1/2?

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