інформаційно-аналітичний портал Українського агентства фінансового розвитку
на головну
Волатильність на ринку цінних паперів та методи її прогнозування

Волатильність – це рівень коливань вартості фінансового інструменту залежно від коливань ринку. Чим сильніше відхилення ціни активу від середнього значення, тим вищим є рівень ризику цього активу. Це одна з гіпотез теорії оптимального інвестиційного портфеля лауреата Нобелівської премії з економіки 1990 року Гаррі Марковіца, який пов’язав високу волатильність з непередбачуваністю поведінки ціни, а, отже, і з підвищеним ризиком.

Волатильність є показником осмисленості дій учасників фондового ринку. Зі зростанням ціни акцій багато гравців намагаються підхопити тренд і таким чином надають йому ще більший імпульс у розвитку. Так продовжується до тих пір, поки не вичерпується потік зацікавлених осіб, після чого динаміка ціни може змінитися на протилежну. Відповідно амплітуда коливань вартості акцій залежить від кількості гравців, які брали участь у цьому флеш-мобі.
Серед таких гравців багато тих, які не задаються питанням щодо реальної вартості активів. У прагненні заробити вони намагаються вгадати настрій натовпу і пливуть за течією. Інші учасники фондового ринку купують цінні папери осмислено, маючи чітке уявлення про вартість активу і план заробітку на інвестуванні коштів в такий бізнес. Деякі великі інвестори, не бажаючи провокувати серйозні коливання на ринку, беруть участь в IPO, де купують великі пакети акцій за фіксованою ціною.
Логіка поведінки великих інвесторів дозволяє зробити наступний важливий висновок: при здійсненні операцій з цінними паперами слід орієнтуватися, перш за все, на вартість бізнесу, а поведінку натовпу використовувати у власних інтересах. Звідси випливає, що чим більше людей роблять осмислені угоди, що ґрунтуються на вартості та економічних показниках бізнесу, тим нижчою буде волатильність, оскільки у решти гравців буде менше можливостей порушувати стабільність ринку.
Таким чином, волатильність є ключовим поняттям для оцінки ринкового ризику та прийняття рішень щодо вкладення коштів. Будь-яке інвестиційне рішення – це ставка на невідоме майбутнє, а рух цін є тією змінною, для якої будуються прогнози. Всі інвестори займаються прогнозуванням волатильності і тому шукають методи її оцінки.
Одним з найбільш ефективних таких методів є модель змінної у часі волатильності американського економіста Роберта Енгла. Ця модель була розроблена Р.Енглом у 1982 році та викладена ним у статті «Авторегресивна гетероскедастичність з оцінками коливань інфляції у Великій Британії». За її розробку Р.Енгл отримав у 2003 році Нобелівську премію з економіки. Модель базується на ідеї про те, що більшість часових рядів у макроекономіці мають у своїй основі стохастичний (ймовірнісний) тренд. Саме тому короткочасні відхилення можуть мати довгострокові наслідки. Цей висновок має величезне практичне значення для довгострокового прогнозування, оскільки інвестори та фінансові установи мають потребу у прогнозних оцінках волатильності на тиждень, місяць, рік тощо. Хоча реальна волатильність є змінною величиною, економісти довгий час мали у своєму розпорядженні тільки такі статистичні методи, що ґрунтувалися на передумові про її усталеність. Статистичні моделі дохідностей активів можуть пояснити тільки їхні незначні щоденні зміни. Більша частина волатильності, таким чином, потрапляє у випадкову помилку або, інакше кажучи, у помилку прогнозу за моделлю.
У стандартних статистичних моделях вважається, що очікувана дисперсія випадкової помилки не змінюється в часі. Відповідно, вони не відображають значних коливань цін та дохідностей активу. Натомість Р.Енгл припустив, що дисперсія випадкової помилки в деякій статистичній моделі в певний період часу систематично залежить від раніше реалізованих випадкових помилок, так, що за великими (або незначними) помилками, як правило, ідуть великі (або незначні) помилки. У технічних термінах це означає, що випадкова змінна характеризується авторегресивною умовною гетероскедастичністю. Тому його підхід одержав скорочену назву ARCH.
Вперше модель ARCH була використана Р.Енглом для вивчення волатильності інфляції. Але найбільш ефективним стало застосування даної моделі на фінансовому ринку, де діяльність економічних суб’єктів спрямована на управління різними типами ризиків та їхню оцінку. Інвестори порівнюють очікувані доходи від активу та ризик. Банки та інші фінансові установи хотіли б мати гарантію того, що вартість їхніх активів не впаде нижче певного мінімального рівня, який би виявив неспроможність банку. Подібні оцінки не можуть бути зроблені без вимірювання волатильності дохідності фінансових активів.
На основі моделі Р.Енгла можна зробити висновок щодо того, наскільки виправданим є ризик капітальних вкладень в умовах тих чи інших ринкових коливань. Якщо на ринку спостерігаються сильні коливання, то це створює значні загрози ризику навіть капіталів банків. Тому банки використовують модель змінної в часі волатильності з метою кількісного урахування того, яку частку їхніх активів доцільно вкласти в ті або інші фінансові інструменти, щоб ризик був незначним.
Відкритий Р.Енглом метод аналізу економічних часових рядів дозволив значно достовірніше прогнозувати тенденції зміни ВВП, споживчих цін, процентних ставок, біржового курсу та інших економічних показників не тільки на найближчий день чи тиждень, а й навіть на рік вперед. З 1996 року регулятори фінансового ринку вимагають від кредитних установ застосування індикаторів вартості, що піддаються ризику, під час контролю необхідного капіталу. У зв’язку із цим застосування моделі ARCH стає обов’язковим (необхідним) інструментом для оцінки ризику у фінансовому секторі.
Модель змінної в часі волатильності або ARCH-модель використовується переважно для оцінки вартості ризиків портфельних інвестицій. Наприклад, розрахунок майбутньої волатильності відіграє ключову роль у визначенні цін на опціони та інші фінансові деривативи. Сьогодні найбільш застосовуваною моделлю для обрахунку вартості портфеля цінних паперів, що піддається ризику, та змінної волатильності є модель GARCH, що була розроблена Р.Енглом у 1986 році спільно із Т.Боллерслевом. Це узагальнена авторегресійна модель гетероскедастичності, яка передбачає, що на поточну динаміку волатильності впливають як попередні зміни показників, так і попередні оцінки дисперсії, тобто так звані «старі новини» ринку. Крім цього, існують різні модифікації GARСH-моделей, такі, як AGARCH, EGARCH тощо, які застосовуються у різних специфічних умовах. Наприклад, AGARCH або асиметрична GARCH-модель використовується для вимірювання динаміки дисперсії у періоди підйому або спаду на фінансових ринках.

* За матеріалами Українського агентства фінансового розвитку
© 2003-2012  Українське агентство фінансового розвитку Дизайн та розробка порталу
студія web-дизайну "Золота рибка"