Definisi Globex

Apa itu volatilitas yang berubah-ubah waktu?

Volatilitas waktu-bervariasi mengacu pada fluktuasi volatilitas selama periode waktu yang berbeda. Investor dapat memilih untuk mempelajari atau mempertimbangkan volatilitas sekuritas yang mendasarinya selama periode waktu yang berbeda. Misalnya, volatilitas beberapa aset mungkin lebih rendah selama musim panas ketika pedagang sedang berlibur. Penggunaan ukuran volatilitas yang bervariasi waktu dapat mempengaruhi ekspektasi investasi.

Poin penting untuk diingat

  • Volatilitas yang berubah-ubah waktu menggambarkan bagaimana volatilitas harga aset dapat berubah selama periode waktu yang berbeda.
  • Menganalisis volatilitas memerlukan penggunaan model keuangan untuk menyelesaikan perbedaan statistik dalam pergerakan harga selama periode waktu yang berbeda.
  • Volatilitas cenderung kembali ke mean, oleh karena itu periode volatilitas tinggi dapat diikuti oleh periode rendah, dan sebaliknya.

Cara kerja volatilitas yang bervariasi waktu

Volatilitas yang berubah-ubah waktu dapat dipelajari dalam periode apa pun. Biasanya, analisis volatilitas memerlukan pemodelan matematika untuk menghasilkan tingkat volatilitas sebagai ukuran risiko keamanan yang mendasarinya. Jenis pemodelan ini menghasilkan statistik volatilitas historis.

Volatilitas historis umumnya disebut sebagai standar deviasi harga instrumen keuangan, dan oleh karena itu merupakan ukuran risikonya. Seiring waktu, sekuritas harus memiliki volatilitas variabel yang tunduk pada fluktuasi harga yang besar, dengan saham dan instrumen keuangan lainnya menunjukkan periode volatilitas tinggi dan volatilitas rendah di berbagai waktu.

Analis juga dapat menggunakan perhitungan matematis untuk menghasilkan volatilitas tersirat. Volatilitas tersirat berbeda dari volatilitas historis karena tidak didasarkan pada data historis melainkan pada perhitungan matematis yang memberikan ukuran perkiraan volatilitas pasar berdasarkan faktor pasar saat ini.

Volatilitas historis

Volatilitas historis dapat dianalisis berdasarkan periode waktu tergantung pada ketersediaan data. Banyak analis pertama-tama mencoba memodelkan volatilitas dengan sebanyak mungkin data yang tersedia untuk menemukan volatilitas keamanan selama masa pakainya. Dalam jenis analisis ini, volatilitas hanyalah standar deviasi dari harga sekuritas di sekitar rata-ratanya.

Menganalisis volatilitas selama periode waktu tertentu dapat berguna untuk meremehkan perilaku sekuritas selama siklus pasar tertentu, krisis, atau peristiwa yang ditargetkan. Volatilitas deret waktu juga dapat berguna untuk menganalisis volatilitas sekuritas dalam beberapa bulan atau kuartal terakhir dibandingkan dengan periode waktu yang lebih lama.

Volatilitas historis juga dapat menjadi variabel dalam model penetapan harga dan kuantifikasi pasar yang berbeda. Misalnya, model penetapan harga opsi Black-Scholes memerlukan volatilitas historis dari suatu keamanan ketika berusaha mengidentifikasi harga opsinya.

Volatilitas tersirat

Volatilitas juga dapat diekstraksi dari model seperti model Black-Scholes untuk mengidentifikasi asumsi volatilitas saat ini di pasar. Dengan kata lain, model dapat dijalankan mundur dengan mengambil harga pasar yang diamati dari sebuah opsi sebagai masukan untuk memperhitungkan volatilitas aset yang mendasarinya untuk mencapai harga tersebut.

Biasanya, kerangka waktu volatilitas tersirat didasarkan pada waktu kedaluwarsa. Secara keseluruhan, opsi dengan waktu kedaluwarsa yang lebih lama akan memiliki volatilitas yang lebih tinggi sementara opsi yang kedaluwarsa dalam waktu yang lebih singkat akan memiliki volatilitas tersirat yang lebih rendah.

Hadiah Nobel Ekonomi 2003

Pada tahun 2003, ekonom Robert F. Engle dan Clive Granger memenangkan Hadiah Nobel di bidang ekonomi untuk pekerjaan mereka pada studi volatilitas yang bervariasi waktu. Ekonom telah mengembangkan model Autoregressive Conditional Heteroskedastisitas (ARCH). Model ini memungkinkan untuk menganalisis dan menjelaskan volatilitas selama periode yang berbeda. Hasilnya kemudian dapat digunakan dalam manajemen risiko prediktif, yang dapat membantu mengurangi kerugian dalam berbagai skenario yang berbeda.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *