תנודתיות היסטורית משוקללת
התנודתיות ההיסטורית המשוקללת דומה לממוצע המשוקלל, שם אנו מגדירים סדרה של תנאים ומשקלים נלווים שונים אותה נניח על תצפיות המדגם.
במילים אחרות, אנו מייחסים פחות או יותר משקל לתצפיות מסוימות במדגם בעקבות קריטריון נתון. בדרך זו, ניתן רק רלוונטיות לתצפיות החשובות למחקר שלנו.
נוסחת תנודתיות היסטורית משוקללת
כתב עליוןאני מייצג את הקריטריון שאנו רוצים להחיל בשקלול. כתב המשנהt מייצג את התצפית בה אנו משתמשים.
- עמ 'אניt הוא משקל הקריטריון i לתצפית t, כאשר עמ 'אני1, עמ 'אני2, …, פאנינ
- zt: היא הרווחיות של התצפיתt.
- zt: היא הרווחיות של התצפיתt.
- z-: הוא הערך הממוצע של התשואות.
להתאמת הפרמטרעמ ' במציאות, זה יהיה צריך להיות בין 0 ל -1. עם זאת, ניתן לפשט ולהשתמש במספרים טבעיים גדולים יותר כמו בדוגמה. כשאנחנו רוצים להתאים את הפרמטרעמ 'למציאות בצורה הרבה יותר מדויקת, נשתמש בדגמים ARCH ו- GARCH.
דוגמה לתנודתיות היסטורית משוקללת
אנו משתמשים באותה דוגמא של הצעת המחיר עבורAlpineSki נחשף במושג התנודתיות ההיסטורית. אנו מוצאים שני תנאי שקלול:
- תלוי בתחזית מזג האוויר: נקצה משקל רב יותר לחודשים עם התנאים הסביבתיים הדומים ביותר.
- השפעה זמנית: מכיוון שאנו רוצים לאמוד את התנודתיות העתידית בטווח הקצר והבינוני, נקצה משקל רב יותר לתצפיות הקרובות ביותר ופחות משקל לתצפיות הרחוקות יותר.
לכן, מכיוון שיש לנו שני קריטריונים: זמן ואפקט זמן, אנו יכולים לחשב:
- תנודתיות היסטורית משוקללת לפי זמן.
- כתב עליון אני: מזג אוויר.
- תנודתיות היסטורית משוקללת לפי אפקט הזמן.
- כתב עליון אני: השפעה זמנית.
תנודתיות היסטורית משוקללת זמן
המשקיעים מודאגים מהתנודתיות של המניה בשנה הבאה. תחזיות מזג האוויר הן גשמים עזים וטמפרטורות נמוכות.
מלבד ההחזרות, יש לנו את הטמפרטורות. אנו נשתמש בזמן כמשתנה להקצאת המשקולות. ואז בהתבסס על תחזית מזג האוויר, נקצה משקל רב יותר לחודשים הקרים ופחות משקל לחודשים החמים.
בהקצאת משקל רב יותר לתשואות החודשים הקרים ופחות משקל לתשואות החודשים החמים, אנו מקבלים תנודתיות של 4.931%.
אז עברנו מתנודתיות היסטורית של 6.98% לתנודתיות היסטורית משוקללת זמן של 4.93%. לאור תחזית מזג האוויר, יהיה נכון יותר ליידע את המשקיעים על תנודתיות של 4.93% ולא על תנודתיות של 6.98%.
