历史波动率求取为什么要取对数?

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麦穗   2018-10-16 00:01   55604   6
历史波动率的计算也是采用对数形式,参见:
Historical Volatility Calculation


其中,
ln = natural log
Cn = closing price
Cn-1 = previous day closing price

然后计算样本标准差:

The number we got now (σ) is 1-day historical volatility.

得到的σ,即为 1天 的历史波动率。如果要扩展为30天的,则 σ * sqrt(30).
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同时,在另外一个地方看到的,也说要取对数:

“汇率的波动幅度大小由相对SDR价值的月度数据,取对数之后差值的10年平均标准差来衡量”,这句话如何解释?
或者告诉我这方面的知识在哪些书中有介绍。
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2#
亲爱的龙哥  4级常客 | 2018-10-16 00:01:37 发帖IP地址来自
首先,“汇率的波动幅度大小由相对SDR价值的月度数据,取对数之后差值的10年平均标准差来衡量”这句话不是绝对的。衡量汇率波动幅度大小的方式不止一种,标准差只是其中的一种。 利用隐含波动率啊,或者离散系数啊或者其他的计算公式,都可以评价波动幅度或者波动率。这是第一个问题, 波动率用什么衡量。
第二个问题在于“取对数之后的差值”, 这就是对数收益率的定义。其实我们对金融资产最常用的两个统计量期望和方差(标准差)表示的是收益率的期望和方差(标准差),而并非价格的期望和方差(标准差)。
所以句话的意思翻译过来,就是“汇率的波动幅度利用10年月度数据的对数收益率的标准差来衡量”。(我也不懂什么叫“平均标准差”。。。感觉怪怪的)
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补充下收益率的简单介绍:
1 简单收益率,其实就是 单利
老王借给老李了100块钱, 年单利10%, 也就是老王到年底可以拿到10块钱的利息。老李把10块钱的利息在年底交付给老王,但是没有花钱。 第二年, 老李又要交给老王100 * 10%=10块钱的利息。 一直到第五年, 老李把100块钱还给了老王,同时也交了最后一年的利息10块钱。  所以,单利的意思就是每年的利息不变,不会利滚利。5年下来,老李还了老王150块钱。
2 复合收益率, 也就是复利
老王借给老李了100块钱, 年利率10%。 第一年年底, 老李需要还给老王110块钱, 但是老李一分钱都没还, 只是记上了欠老王110块钱。 第二年呢,因为老李还欠老王110块钱,所以老李第二年的利息为110*10% =11块钱,现在老李欠老王121块钱了。以后每年如此,利会滚利。到了第五年, 老李如果一并还清,就要给老王100 * (1+10%)^5 = 161块钱、
3 有效利率,和年多次复利
其实在2中我们所提到的利率,就是常说的年化利率或者有效利率,实际利率(effective return)。 试想一下, 如果老王是个细心的人,要去每半年就要找老李一次, 俩人同意每年利率10%, 复利两次,也就是 每次10%/2 = 5%, 那么这次。。。年化的利率可就不是10%了。 如果老王借了老李100块钱,那么到了第一年的年底, 老王会得到(1+10%/2)^2==110.25元。 也就是说,这和每年计息一次, 利率为10.25%一样。  这里面, 10%被称为名义利率, 10.25%被称为实际利率。名义利率其实非常的常见, 很多债券是半年付息一次, 如果是房屋贷款, 是每个月计息一次也就是12次一年。 如果一个半年计息一次的债券的息票率是8%那么就意味着没半年要付4%的息票(coupon)
4 利息力
我们可以看到, 名义利率和实际利率之间有个转化关系, 用Rm表示每年复利m次的名义利率,Re表示年化的实际利率,那么我们有:
(1+ Rm/m)^m = (1+Re)
有了这样的公式, 我们就可比较每年付息频率不同的名义利率了。
那么新的问题来了, 老王借了老李100块钱,年利率10%, 9个月之后, 老王着急用钱, 但是老李有没有钱还,说好到年底给你110嘛, 你丫着什么急! 于是老王找到了老张,提出可与把欠条转让给老张。 那么老张应该给老王多少钱呢? 如果给100块钱, 那么老王这半年就白耽误了,一分钱没赚啊, 而且老张只需要3个月后就能拿到10块钱的利息, 赚大发了!如果给110块, 那么老张图什么呢? 相当于利息为0啊。所以,我们可以看出这相当于一个每年复利四次 利率为9.65%的名义利率。 9个月后, 老王理应拿到(1+9.65%/4)^3  = 107.41元钱。
9个月毕竟能凑个整, 假如7 个月零5天呢? 如果精确到秒呢?这时候, 我们就需要一个复利频率极高的名义利率,它几乎每一秒都在结算利息, 其实也就是 年复利次数m 变的无穷大的时候。如果你数学还不错,你应该能看出来
(1+ Rm/m)^m  当m趋向于正无穷的时候, 就是exp{Rm} , 这里的Rm我们称为利息力(force interest)
不能看出,利息力是每年复利无穷多次的名义利率, 实际利率是每年复利一次的名义利率, (复利0次的名义利率是不要脸), 三者的关系如下(Rf表示利息力)
exp{Rf} =(1+ Rm/m)^m = (1+Re)
嗯嗯, 也就算是说 Rf = ln(1+Re)。。。。对数就是这么出现了。。。。所以有时候又被称为对数收益率

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把刚才老王老李的问题反过来, 如果老王借了老李100块钱,一年后, 老李要还老王110块钱, 那么实际利率是多少?
你肯定知道是 110/100-1 = 10% 吧,  那么对应的利息力(对数收益率)呢?
就是ln(1+10%) = ln(110/100) = ln(110)-ln(100)=9.53%了吧。  这个ln(110)-ln(100)不就是对数价格取差值嘛。。。

无论是从数学角度,还是刚才解释了利息力的由来, 你也会发现,你取样的频率越高,对数收益率和短暂的有效利率越接近。这是 @黑猫Q形态 提到的。 另外一点就是, 我们通常假设股票是服从几何布朗运动的(Geometric Brownian Motion), 在Stochastic Caculus的研究框架下, 收益率几乎都是指对数收益率。
3#
黑猫Q形态  6级职业 | 2018-10-16 00:01:38 发帖IP地址来自
需要知道一个叫对数收益的概念,就是先取对数再做差。
现在求的波动率其实就是试图去求对数收益的波动率,这样能反映价格变动百分比(就是收益)的波动

为什么说是“试图”,因为如果时间间隔有点大,这么做是会有些许误差的,这个误差到daily就蛮小了,如果是分级秒级则个视为0 (其实就是exp{x}泰勒展开到几项的关系)
4#
EricZ  4级常客 | 2018-10-16 00:01:39 发帖IP地址来自
Log diff is a very common data transformation trick. It works well for many financial data since many are I(1).
If a series is non stationary, many stats get fucked.
5#
匿名用户   | 2018-10-16 00:01:40 发帖IP地址来自
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6#
冯源  3级会员 | 2018-10-16 00:01:41 发帖IP地址来自
准确的说,因为现代金融理论的假设是对数正态分布,所以取完对数之后是正态分布,才能用样本去估计总体。
大概写了一下,凑合着看吧:

7#
周宇晨  2级吧友 | 2018-10-16 00:01:42 发帖IP地址来自
log( S(t+1) ) - log( S(t) ) = log ( S(t+1) / S(t) ) = log( 1 + (S(t+1) -S(t)) / S(t) ) =  (S(t+1) -S(t)) / S(t) , 省去高阶项
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