Volatilidade histórica ponderada

A volatilidade histórica ponderada é semelhante à média ponderada, onde definimos uma série de condições e diferentes pesos associados que aplicaremos às observações da amostra.

Em outras palavras, atribuímos mais ou menos peso a certas observações na amostra seguindo um determinado critério. Dessa forma, daremos relevância apenas às observações que são importantes para o nosso estudo.

Fórmula de volatilidade histórica ponderada

Sobrescritoeu representa o critério que queremos aplicar na ponderação. O subscritot representa a observação que estamos usando.

• p^eu_t é o peso do critério i para a observação t, onde p^eu₁, p^eu₂, …, P^eu_N
• z_t: é a lucratividade da observaçãot.
• z_t: é a lucratividade da observaçãot.
• z^-: é o valor médio dos retornos.

Para ajustar o parâmetrop Na realidade, deveria estar entre 0 e 1. No entanto, pode ser simplificado e usar números naturais maiores como no exemplo. Quando queremos ajustar o parâmetroppara a realidade de uma forma muito mais precisa, usaremos os modelos ARCH e GARCH.

Exemplo de volatilidade histórica ponderada

Usamos o mesmo exemplo da cotação paraAlpineSki exposto no conceito de volatilidade histórica. Encontramos duas condições de ponderação:

• Dependendo da previsão do tempo: Iremos atribuir mais peso aos meses que apresentam as condições ambientais mais semelhantes.
• Efeito temporário: Como queremos estimar a volatilidade futura no curto e médio prazo, atribuiremos mais peso às observações mais próximas e menos peso às observações mais distantes.

Portanto, como temos dois critérios: tempo e efeito de tempo, podemos calcular:

• Volatilidade histórica ponderada pelo tempo.
  • Sobrescrito eu: clima.
• Volatilidade histórica ponderada pelo efeito do tempo.
  • Sobrescrito eu: efeito temporário.

Volatilidade histórica ponderada pelo tempo

Os investidores estão preocupados com a volatilidade das ações ao longo do próximo ano. As previsões do tempo são de chuvas fortes e baixas temperaturas.

Além dos retornos, temos as temperaturas. Vamos usar o tempo como variável para atribuir os pesos. Então, com base na previsão do tempo, atribuiremos mais peso aos meses frios e menos peso aos meses mais quentes.

Atribuindo mais peso aos retornos dos meses frios e menos peso aos retornos dos meses mais quentes, obtemos uma volatilidade de 4,931%.

Assim, passamos de uma volatilidade histórica de 6,98% para uma volatilidade histórica ponderada no tempo de 4,93%. Dadas as previsões meteorológicas, seria mais adequado informar os investidores sobre uma volatilidade de 4,93% do que uma volatilidade de 6,98%.