Деформация кривых волатильности российского фондового рынка на примере маржируемых опционов на фьючерсные контракты на индекс РТС

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность исследования связана с необходимостью переоценки российского фондового рынка в части соотношения параметров риска c доходностью активов в связи с глобальными структурными изменениями, произошедшими в 2022 г. Предметом данного исследования выступают кривые волатильности, рассчитанные по котировкам биржевых опционов на фьючерсы индекса РТС. Цель исследования — проанализировать соотношения кривых волатильности с распределением доходности индекса широкого рынка акций РТС в 2015–2022 гг.; оценить изменения структуры такого соотношения в шоковом 2022 г. по сравнению с предыдущими периодами; рассмотреть возможности применять модели прогнозирования будущей волатильности GARCH в 2022 г. и хеджировать стратегии на российском фондовом рынке. Вопрос интерпретации динамики кривых волатильности является дискуссионным, однако достаточно теоретически разработанным в теории оценки производных финансовых инструментов. В результате исследования найдены не взаимосвязанные структуры распределения доходностей и кривых волатильности на сводный индекс РТС на всем рассматриваемом периоде, независимо от наличия внешних шоков. Сделан вывод о том, что на российском фондовом рынке инвесторы предпочитают защитные опционы, а не спекулятивные, несмотря на отрицательную асимметрию распределения доходности индекса РТС во всех рассматриваемых периодах. И, несмотря на больший вес положительных доходностей в распределении доходности индекса РТС на каждом рассматриваемом периоде в силу технических особенностей функционирования показателей доходности. Кроме того, обнаружено, что отрицательная асимметрия распределения доходности не обязательно должна соотноситься с растущими кривыми волатильности.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

К. Н. Муляев

Сбербанк КИБ

Автор, ответственный за переписку.
Email: mulyaevkostya@mail.ru
Россия, Москва

С. А. Переход

Финансовый университет при Правительстве РФ

Email: sperekhod@yandex.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Аганин А. Д. (2017). Сравнение GARCH и HAR-RV моделей для прогноза реализованной волатильности на российском рынке // Прикладная эконометрика. Т. 48. С. 63–84. [Aganin А. (2017). Forecast comparison of volatility models on the Russian stock market. Applied Econometrics, 48, 63–84 (in Russian).]
  2. Баженов Т. И., Фантаццини Д. (2019). Прогнозирование реализованной волатильности котируемых российских акций с помощью инструмента Google Trends и вмененной волатильности // Экономика промышленности. № 12 (1). P. 79–88. doi: 10.17073/2072-1633-2019-1-79-88 [Bazhenov T., Fantazzini D. (2019). Forecasting realized volatility of russian stocks using Google Trends and implied volatility. Russian Journal of Industrial Economics, 12 (1), 79–88. doi: 10.17073/2072-1633-2019-1-79-88 (in Russian).]
  3. Крицкий О. Л., Лисок Е. С. (2007). Асимптотическое оценивание коэффициентов модели стохастической волатильности // Прикладная эконометрика. № 2. C. 3–12. [Krickij O. L., Lisok E. S. (2007). Asymptotic estimation of coefficients of stochastic volatility models. Applied Econometrics, 2, 3–12 (in Russian).]
  4. Смирнов С. Н., Кузнецов В. А., Сливинский В. А. (2021). Гарантированный детерминистский подход к маржированию на срочном рынке: численный эксперимент // Экономика и математические методы. T. 57. № 4. C. 76–87. doi: 10.31857/S042473880017501-0 [Smirnov S. N., Kuznecov V. A., Slivinskij V. A. (2021). Guaranteed deterministic margining in the derivatives market: A numerical experiment. Economics and Mathematical Methods, 57, 4, 76–87. doi: 10.31857/S042473880017501-0 (in Russian).]
  5. Шелемех Е. А. (2017). Расчет экзотических опционов на неполных рынках // Экономика и математические методы. T. 53. № 3. C. 78–92. [Shelemekh E. A. (2017). Calculation of exotic options in incomplete markets. Economics and Mathematical Methods, 53, 3, 78–92 (in Russian).]
  6. Black F., Scholes M. (1973). The pricing of options and corporate liabilities. Journal of Political Economy, 81, 3, 637–654.
  7. Bollerslev T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307–327.
  8. Cao J., Chen J., Hull J. (2020). A neural network approach to understanding implied volatility movements. Quantitative Finance, 20 (9), 1405–1413. doi: 10.1080/14697688.2020.1750679
  9. Campos I., Cortazar G., Reyes T. (2017). Modeling and predicting oil VIX: Internet search, versus traditional variables. Energy Economics, 66, 194–204.
  10. Corsi F. (2009). A simple approximate long-memory model of realized volatility. Journal of Financial Econometrics, 7, 2, 174–196.
  11. Donaldson R. G., Kamstra M. J. (2005). Volatility forecasts, trading, and the arch versus option-implied volatility trade-off. Journal of Financial Research, 28, 4, 519–538.
  12. Hull J. C. (2018). Options, futures and other derivatives. London: Pearson.
  13. Hansen P., Lunde A. (2005). A forecast comparison of volatility models: Does anything beat a GARCH (1, 1)? Journal of Applied Econometrics, 20, 7, 873–889.
  14. Merton R. C. (1973a). Theory of rational option pricing. The Bell Journal of Economics and Management Science, 4, 1 (Spring), 141–183.
  15. Merton R. C. (1973b). The relationship between put and call prices: Comment. Journal of Finance, 28 (March), 183–84.
  16. Ross S. (2015). The recovery theorem. The Journal of Finance, LXX, 2, 615–648.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Кривая волатильности на развитых фондовых рынках

Скачать (36KB)
3. Рис. 2. Распределение доходности на развитых фондовых рынках

Скачать (52KB)
4. Рис. 3. Распределение дневных доходностей RTSI (2015–2019 гг.)

Скачать (49KB)
5. Рис. 4. Распределение дневных доходностей RTSI (2020–2021 гг.)

Скачать (47KB)
6. Рис. 5. Распределение дневных доходностей RTSI (2022 г.)

Скачать (57KB)
7. Рис. 6. Сравнение прогнозируемой волатильности (GARCH) и подразумеваемой волатильности на разных уровнях цен исполнения опционов (c 1 по 14 декабря)

Скачать (113KB)
8. Рис. П. Кривая волатильности индекса РТС (2015–2022 гг.)

Скачать (406KB)

© Российская академия наук, 2024