Деан Фантаццини: «Прогнозирование реализованной волатильности котируемых российских акций с помощью инструмента Google Trends и вмененной волатильности»
В журнале «Экономика в промышленности» (т. 12, № 1 2019. – С. 79-88) опубликована научная статья, написанная доцентом кафедры экономической и финансовой стратегии МШЭ МГУ, PhD, к.э.н. Деаном Фантаццини в соавторстве с Т.И. Баженовым.
Статья называется «Прогнозирование реализованной волатильности котируемых российских акций с помощью инструмента Google Trends и вмененной волатильности».
Из аннотации к статье:
Рассмотрено прогнозирование реализованной волатильности (Realized Volatility, RV) и стоимости под риском (Value-at-Risk, VaR) наиболее ликвидных российских акций с помощью моделей GARCH, ARFIMA и HAR, используя вменную волатильность (implied volatility), рассчитанную исходя из цен опционов, а также данные Google Trends.
Анализ в пределах выборки показывает, что только вмененная волатильность оказывает существенное влияние на реализованную волатильность большинства акций, в то время как данные Google Trends не оказывают существенного влияния. Анализ за пределами выборки выявил, что модели, основанные на вмененной волатильности, ещё лучше прогнозируют реализованную волатильность, тогда как модели, построенные на активности интернет-запросов, в некоторых случая прогнозируют ещё хуже. Более того, простые модели HAR и ARFIMA без дополнительных регрессоров зачастую лучше прогнозируют дневную реализованную волатильность и дневную стоимость под риском на уровне 1 %, таким образом, демонстрируя, что эффективность модели компенсирует возможные ошибки в спецификации модели и смещение параметров.
Наши расчеты показывают, что, в случае, российских котируемых акций, данные Google Trends не несут дополнительной информации, не учтенной уже во вмененной волатильности.
Подробнее о публикации см. здесь.
Полный текст статьи на английском языке см. здесь.