什么是时变波动率？
时变波动率是指不同时间段内波动率的波动。 投资者可以选择研究或考虑不同时期内基础证券的波动性。 例如，在夏季商人休假期间，某些资产的波动性可能较低。 时变波动率指标的使用会影响投资预期。
时变波动率如何工作
随时间变化的波动率可以在任何时间范围内研究。 通常，波动率分析需要数学模型来生成波动率水平，作为衡量潜在证券风险的一种方法。 这种类型的建模会生成历史波动率统计数据。
历史波动率通常被称为金融工具价格的标准偏差，因此也是其风险的度量。 随着时间的推移，随着价格的大幅波动，预计证券的波动性将有所不同，股票和其他金融工具在不同的时间点会出现高波动性和低波动性的时期。
分析师还可以使用数学计算来产生隐含波动率。 隐含波动率与历史波动率的不同之处在于，它不是基于历史数据，而是一种数学计算，可以根据当前市场因素提供对市场估计波动率的度量。
重要要点
- 随时间变化的波动率描述了资产价格波动率在不同时间段内可能如何变化。波动率分析需要使用财务模型来解决不同时间范围内价格波动的统计差异，波动率往往是均值回归的，因此高波动性之后可能是低波动期，反之亦然。
历史波动率
可以根据数据可用性按时间段分析历史波动率。 许多分析家试图首先使用尽可能多的可用数据来模拟波动性，以便发现安全性在其整个生命周期中的波动性。 在这种类型的分析中，波动率只是证券价格围绕其均值的标准偏差。
按指定时间段分析波动率可能有助于低估某些市场周期，危机或目标事件期间证券的表现。 时间序列的波动性也有助于分析最近几个月或季度与较长时间范围内的证券的波动性。
历史波动也可能是不同市场定价和定量模型中的变量。 例如，布莱克－舒尔斯期权定价模型在确定其期权价格时要求证券的历史波动性。
隐含波动率
也可以从诸如Black-Scholes模型之类的模型中提取波动率，以识别市场当前假定的波动率。 换句话说，该模型可以倒退运行，将观察到的期权市场价格作为输入，以估算基础资产的波动性才能达到该价格。
通常，隐含波动率的时间范围基于到期时间。 总体而言，到期时间较长的期权的波动性较高，而到期时间较短的期权的隐含波动性较低。
2003年诺贝尔经济学奖
2003年，经济学家罗伯特·恩格尔（Robert F. Engle）和克莱夫·格兰杰（Clive Granger）在研究时变波动方面的工作获得了诺贝尔经济学奖。 经济学家开发了自回归条件异方差（ARCH）模型。 该模型为分析和解释不同时间段的波动性提供了见解。 然后，可以将其结果用于预测风险管理，这可以帮助减轻各种不同情况下的损失。
