Geri Dön

Analyzing the forecast performance of S&P 500 index options implied volatility

S&P 500 endeks opsiyonları içsel oynaklığının tahmin etkinliğinin incelenmesi

  1. Tez No: 319525
  2. Yazar: AYTAÇ ERDEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ASLİHAN ALTAY-SALİH
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Ekonomi, İşletme, Econometrics, Economics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Ekonomi ve Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

His study examines the comparative performance of the call and put implied volatility (IV) of at-the-money European-style SPX Index Options on the S&P 500 Price Index as a precursor to the ex-post realized volatility. The results confirm that implied volatility contains valuable information regarding the ex-post realized volatility during the last decade for the S&P 500 market. The empirical findings also indicate that the put implied volatility has a higher forecast performance. Furthermore, from the wavelet estimations it has been concluded that the long-run variation of the implied volatility is consistent and unbiased in explaining the long-run variations of the ex-post realized volatility. Wavelet estimations further reveal that in the long-run put and call implied volatility contain comparable information regarding the realized volatility of the market. However, in the short-run put implied volatility dynamics have better predictive ability.

Özet (Çeviri)

Bu çalışma S&P 500 Endeksi üzerindeki Avrupa-tipi SPX al ve sat opsiyonları içsel oynaklığının, gelecek piyasa volatilitesini karşılaştırmalı tahmin performansını incelemiştir. Sonuçlar, geçen on yıl boyunca opsiyon içsel oynaklıklarının S&P 500 gelecek piyasa volatilitesini açıklamada değerli bilgi içerdiğini doğrulamaktadır. Sonuçlar ayrıca, sat endeks opsiyonlarından elde edilen içsel oynaklığın daha yüksek bir tahmin performansına sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, dalgacık hesaplamalarından opsiyon içsel oynaklığının uzun-vadeli değişiminin, gelecek piyasa volatilitesi değişimini açıklamada uzun vadede tutarlı ve eğilimsiz olduğunu ortaya koymaktadır. Dalgacık hesaplamaları uzun vadede al-sat opsiyonları oynaklıklarının piyasanın realize edilen oynaklığı için karşılaştırılabilir bilgi içerdiğini göstermektedir. Ancak, kısa vadede sat opsiyon oynaklığının tahmin becerisi daha iyi olmaktadır.

Benzer Tezler

  1. Is it possible to make a profit with Nelson - Siegel term structure model in the fixed income markets?

    Nelson - Siegel term structure modeli ile sabit getirili piyasalarda kar elde etmek mümkün müdür?

    HAFİZE KURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Ekonomiİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Finans Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. OKAN AYBAR

  2. Kısa süreli rüzgar tahmini için WRF model performansının analizi ve rüzgar gücü uygulamaları

    Analysis of wrf model performance for short-term wind prediction and wind power applications

    NİLCAN AKATAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVİNÇ SIRDAŞ

  3. Talep tahmin doğruluğunu arttırmak için talebi etkileyen faktörlerin analizi ve ilaç sektöründe ekonometrik bir model önerisi

    The analysis of factors influencing demand with the goal of increasing sales forecast accuracy and econometric modelling recommendations in the pharmaceutical sector

    HİKMET ERKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAHAVET GÜRDAL

  4. Solar radiation prediction in solar energy systems using ANN models

    Başlık çevirisi yok

    AIMEN E M SARKEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECMİ SERKAN TEZEL

  5. Makine öğrenmesi yardımıyla zincir restoran gıda satışlarının tahmin edilmesi ve hava durumunun etkisinin incelenmesi

    Forecasting food sales on chain restaurant and investigating weather effect on sales by using machine learning methods

    SEZGİ ŞENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ