Volatilitas yang bervariasi waktu | Finansial 2022

Apa Volatilitas yang bervariasi waktu?

Volatilitas yang bervariasi waktu mengacu pada fluktuasi volatilitas selama periode waktu yang berbeda. Investor dapat memilih untuk mempelajari atau mempertimbangkan volatilitas sekuritas yang mendasari selama berbagai periode waktu. Misalnya, volatilitas aset tertentu mungkin lebih rendah selama musim panas saat pedagang sedang berlibur. Penggunaan ukuran volatilitas yang bervariasi waktu dapat memengaruhi ekspektasi investasi.

Cara Kerja Volatilitas yang Bervariasi Waktu

Volatilitas yang bervariasi waktu dapat dipelajari dalam kerangka waktu apa pun. Secara umum, analisis volatilitas memerlukan pemodelan matematis untuk menghasilkan tingkat volatilitas sebagai salah satu ukuran risiko keamanan yang mendasarinya. Jenis pemodelan ini menghasilkan statistik volatilitas historis.

Volatilitas historis umumnya disebut sebagai deviasi standar harga untuk instrumen keuangan, dan karenanya merupakan ukuran risikonya. Seiring waktu, sekuritas diharapkan memiliki volatilitas yang bervariasi yang tunduk pada perubahan harga yang besar, dengan saham dan instrumen keuangan lainnya menunjukkan periode volatilitas tinggi dan volatilitas rendah di berbagai titik waktu.

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

Poin Penting

Volatilitas yang bervariasi waktu menggambarkan bagaimana volatilitas harga suatu aset dapat berubah mengingat periode waktu yang berbeda.
Analisis volatilitas memerlukan penggunaan model keuangan untuk menyelesaikan perbedaan statistik dalam fluktuasi harga selama jangka waktu yang berbeda.
Volatilitas cenderung bersifat mean-reverting, oleh karena itu periode volatilitas tinggi dapat diikuti oleh periode rendah, dan sebaliknya.

Volatilitas Historis

Volatilitas historis dapat dianalisis berdasarkan periode waktu berdasarkan ketersediaan data. Banyak analis mencari model volatilitas pertama dengan data yang tersedia sebanyak mungkin untuk menemukan volatilitas keamanan selama masa pakainya. Dalam jenis analisis ini, volatilitas hanyalah deviasi standar dari harga sekuritas di sekitar meannya.

Menganalisis volatilitas berdasarkan periode waktu tertentu dapat membantu untuk memahami bagaimana sekuritas berperilaku selama siklus pasar tertentu, krisis, atau peristiwa yang ditargetkan. Volatilitas deret waktu juga dapat membantu dalam menganalisis volatilitas sekuritas dalam beberapa bulan atau kuartal terakhir versus kerangka waktu yang lebih lama.

Volatilitas historis juga dapat menjadi variabel dalam penetapan harga pasar dan model kuantitatif yang berbeda. Misalnya, Model Penetapan Harga Opsi Black-Scholes mensyaratkan volatilitas historis sekuritas ketika berusaha mengidentifikasi harga opsi.

Volatilitas Tersirat

Volatilitas juga dapat diambil dari model seperti model Black-Scholes untuk mengidentifikasi asumsi volatilitas pasar saat ini. Dengan kata lain, model dapat dijalankan mundur dengan mengambil harga pasar yang diamati dari suatu opsi sebagai input untuk memperhitungkan volatilitas apa yang harus dimiliki aset yang mendasari untuk mencapai harga itu.

Umumnya, 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.

Penghargaan Nobel Ekonomi tahun 2003

Pada tahun 2003, ekonom Robert F. Engle dan Clive Granger memenangkan Hadiah Nobel Ekonomi untuk pekerjaan mereka dalam mempelajari volatilitas yang berubah-ubah waktu. Para ekonom mengembangkan model Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH). Model ini memberikan wawasan untuk menganalisis dan menjelaskan volatilitas selama periode waktu yang berbeda. Hasilnya kemudian dapat digunakan dalam manajemen risiko prediktif yang dapat membantu mengurangi kerugian dalam berbagai skenario yang berbeda.