Pronosticando las características de volatilidad estocástica para las densidades del mercado financiero de petróleo fósil
Autores: Solibakke, Per Bjarte
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Pronosticando las características de volatilidad estocástica para las densidades del mercado financiero de petróleo fósil
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de recursos
Palabras clave
Internacional
Petróleo
Volatilidad
Contratos
Mercado
Filtro de Kalman
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Este documento construye e implementa modelos de volatilidad estocástica multifactorial para los mercados internacionales de petróleo/energía (petróleo Brent y petróleo WTI) para el período 2011-2021. El objetivo principal es realizar predicciones de volatilidad a corto plazo para los contratos del mes en curso, seguido de una discusión sobre las implicaciones para el mercado (diferencias) y la dependencia de los datos observados, importante para los participantes del mercado, lo que implica predictibilidad. El documento estima modelos de volatilidad estocástica multifactorial para ambos contratos, dando acceso a una realización simulada a largo plazo del vector de estado con los movimientos de contrato asociados. La realización establece una forma funcional de las distribuciones condicionales, que se evalúan en datos observados, dando la función de media condicional para los factores de volatilidad en los puntos de datos (filtro de Kalman no lineal). Para los contratos de petróleo Brent y WTI, el primer factor es un factor persistente de movimiento lento, mientras que el segundo factor es un factor de reversión a la media inmediata de movimiento rápido. La correlación negativa entre la media y la volatilidad sugiere mayores volatilidades a partir de movimientos de precios negativos. Los resultados indican que mantener la volatilidad como un activo propio es un seguro contra caídas del mercado, así como un excelente instrumento de diversificación. Además, la dependencia de los datos de volatilidad es fuerte, lo que indica predictibilidad. Por lo tanto, utilizar el filtro de Kalman a partir de una realización de un modelo SV multifactorial óptimo visualiza los caminos de volatilidad a corto plazo latentes, y la dependencia de los datos da acceso a pronósticos estáticos precisos. Los resultados amplían la transparencia del mercado y facilitan la implementación de la gestión de riesgos, incluyendo el comercio de derivados (incluidos los swaps).
Descripción
Este documento construye e implementa modelos de volatilidad estocástica multifactorial para los mercados internacionales de petróleo/energía (petróleo Brent y petróleo WTI) para el período 2011-2021. El objetivo principal es realizar predicciones de volatilidad a corto plazo para los contratos del mes en curso, seguido de una discusión sobre las implicaciones para el mercado (diferencias) y la dependencia de los datos observados, importante para los participantes del mercado, lo que implica predictibilidad. El documento estima modelos de volatilidad estocástica multifactorial para ambos contratos, dando acceso a una realización simulada a largo plazo del vector de estado con los movimientos de contrato asociados. La realización establece una forma funcional de las distribuciones condicionales, que se evalúan en datos observados, dando la función de media condicional para los factores de volatilidad en los puntos de datos (filtro de Kalman no lineal). Para los contratos de petróleo Brent y WTI, el primer factor es un factor persistente de movimiento lento, mientras que el segundo factor es un factor de reversión a la media inmediata de movimiento rápido. La correlación negativa entre la media y la volatilidad sugiere mayores volatilidades a partir de movimientos de precios negativos. Los resultados indican que mantener la volatilidad como un activo propio es un seguro contra caídas del mercado, así como un excelente instrumento de diversificación. Además, la dependencia de los datos de volatilidad es fuerte, lo que indica predictibilidad. Por lo tanto, utilizar el filtro de Kalman a partir de una realización de un modelo SV multifactorial óptimo visualiza los caminos de volatilidad a corto plazo latentes, y la dependencia de los datos da acceso a pronósticos estáticos precisos. Los resultados amplían la transparencia del mercado y facilitan la implementación de la gestión de riesgos, incluyendo el comercio de derivados (incluidos los swaps).