「ボラティリティ」という用語は、金融市場のパフォーマンスに関する分析とコメントで成功を収めているため、概念が十分に「安定」したままであるように、注意を払う価値があります。 明らかに、この用語は物理学から借用されたものであり、液体が蒸気状態になる性質を示しており、60 年代と 70 年代の膨大なアングロサクソンの金融文献からのボラティリティの翻訳としてイタリア語になりました。世紀。
金額の潜在的な投資家は通常、代替投資から選択することができ、それぞれから特定の利益が期待されます。たとえば、特定の「リターン」としましょう。通常、利益は投資された 100 通貨単位の合計です。 しかし、彼が合理的に行動するのであれば、ジレンマの第 XNUMX の角、つまりその投資の結果として予想されるリスクも考慮して選択を行う必要があります。 実際、バランスが保たれるように、要素がそれぞれスケールの皿の XNUMX つに配置されるため、リターンとリスクを一緒に計量する必要があります。
「ボラティリティ」という用語は、このリスクを測定するために最もよく使用されるテクニカル統計ツールによって提供される指標を正確に指します。. 期待リターンとそれに関連するリスクはどちらも、まだ経験のない将来の投資期間に見られる変数であるため、リスクもその期間をカバーする必要があります。 しかし、ここで扱う「ボラティリティ」 代わりに、過去の経験に関連するリスクの統計的尺度です、観察された一連の価格であり、したがって「歴史的」と見なされます。
将来の投資のリスクは、過去に発見され測定されたために経験された特定のタイプの投資に永続的に関連する特性であると考える傾向があるため、この強調は適切と思われます。 異なるボラティリティ範囲での投資対象の証券の配置は、一般的に確認された観察に「はい」と答えます。 ただし、市場の状況が異なれば、リスク範囲の相互のポジショニングが大きく変化する可能性があるため、無条件にそう述べるべきではありません。 このノートの目的は、価格変動の概念と、公開価格を伴う金融資産の主要なカテゴリに通常関連するさまざまなレベルのリスクの正確なアイデアを提供することです。
ボラティリティと変動性
特に時間の経過とともに変化する量を検討しています。 さまざまな金融市場での価格のほぼ瞬時の平準化に貢献する通信速度を考えると、地理的空間におけるそれらの変動性は現在非常に限られた事実です. 投資リスクの尺度としての「価格のボラティリティ」は、統計的な「変動性」というより広い概念で見られるべきです。 正確には、最もよく知られている側面は「分散」、つまり個々のデータと中央の「極」との差です。 この概念は、もともとは他の分野で開発されたものですが、ここで取り上げる金融資産の価格分析という最近の文脈では非常に有用です。 これらの価格は実際には一般的に変動することが知られているため、この特性を測定する適切な方法が必要です。 ボラティリティという用語は、特定の形式の価格変動性、つまり「リターン」の変動性を指し、連続する期間における証券の価格間の相対的な差異 (実際にはパーセンテージ) として計算されます。 より正確には、ボラティリティという用語は、リターンの標準偏差として計算されたリターンの変動性の統計的尺度を指します。 したがって、一般にパーセンテージで表されるボラティリティは、純粋な数値で計算されるため、価格の測定単位 (ユーロ、ドルなど) とそのスケール (小さな価格、大きな価格) の両方に関係ありません。
これにより、このメジャーは、他のものと比較したいあらゆる種類の金融投資に特に役立ちます。 現在の財務分析の慣行に従ってボラティリティを計算することは難しくありません。 手順はこちら:
– 日ごとに、通常は終値に基づいて日次リターンが計算され、ある日と次の日の間のパーセンテージ変動が決定されます。 実際には、価格は前のもので割られ、1 が取り除かれ、結果に 100 が掛けられます。
– 特定の期間 (15 日または 45 日など) の収量データの場合、標準偏差が計算されます。これは、順方向にスクロールして、日ごとに繰り返すことができます。 したがって、パーセンテージで表される毎日のボラティリティが得られ、最新の数値が今日のものである場合、ボラティリティは形容詞「現在」で修飾されます。 この時点で、毎日のボラティリティの有用な尺度がすでに利用可能です。 これは、2010 年 XNUMX 月の日の Generali 株に関するチャートの例です。
XNUMX 日の終わりのデータである参照価格で計算すると、公式の平均価格データよりもボラティリティが高くなることに注意してください。: 実際、後者の場合、その日の価格の平均は、ある日と次の日の差をかなり平らにする効果があります。 ただし、適切な係数を使用して、この測定値を年間等価に戻すことにより、この測定値を「正規化」します。 比率 252/1 の平方根として計算されるこの係数は、252 が正確に 16 年の取引日であると仮定すると、実際には 4 1 に等しくなります。 したがって、証券の現在のヒストリカル ボラティリティ (最新の数値は今日のもの) が 16% に等しい場合、その XNUMX 年間のボラティリティは正確に XNUMX% に等しいと宣言されます。 前のグラフのデータに適用された変換の場合、グラフのプロファイルは同一のままであり、唯一の影響は表現の垂直スケールを変更することであることがわかります。
明らかに、利回りの計算では、週や月など、日とは異なる期間を想定することは理にかなっていますが、これは現在の慣行ではありません。
ボラティリティの度合いで比較したさまざまな金融資産
金融資産のいくつかのカテゴリーが、価格の変動性に関して多かれ少なかれどのように異なるかを示すことは重要です。 これは、いくつかの個々の株式の価格と、株式市場、株式、および債券のリストを表す合成インデックス番号の両方に関連するいくつかのグラフを使用して行います。 また、XNUMX つの通貨と、国際市場を持ついくつかの重要な商品または商品も考慮されます。 の チャート1 2009 年 2010 月から 21 年 XNUMX 月までの期間、イタリア証券取引所またはその他の公式市場で毎日記録された基本データ、価格、または指数の傾向を示しています。 ボラティリティを XNUMX 日の標準偏差として計算すると、当然のことながら、結果が実際に利用可能になる期間は同じ量だけ短縮されます。
証拠に、 証券と株価指数の動きは、債券の動きよりも明らかに顕著です; ただし、値のレベルが異なると、現象の明確なビジョンが妨げられます。 したがって、利回りを確認することをお勧めします。
Il 次のグラフ 前のシリーズから各シリーズについて得られた、毎日のパーセンテージ リターンの傾向を示します。 特に、私たちは強調します ゼネラリ株に比べてフィアット株の動きが大きい。 さらに、示されているインデックスの中で、継続的に計算されたインデックスは、公式平均価格に基づいて XNUMX 日に XNUMX 回しか計算されないことで悪名高い、セッションの唯一のインデックスである歴史的な Mib のインデックスよりも、多かれ少なかれ、終値データでより高いリターンを示しています。 しかし、各シリーズのボラティリティを計算することで、比較はより際立ちます。 結果は、次のグラフで強調表示されます。
わかりやすくするために、さまざまな財務活動を XNUMX つのグループに分けました。
最初のグループでは、依然として株式セクターで最大のボラティリティが記録されています: 順番に、フィアットの参考価格、フィアット PMU、ゼネラリの参考価格、ゼネラリ PMU、FTSE It. All Share と過去の Mib.
100 番目のグループでは、原油価格と金価格のボラティリティが際立ちます。 日経東京、パリ CAC、フランクフルト DAX、ロンドン FTSE XNUMX 指数が続きます。. の連続終値指数 この時期のボルサ・イタリアーナは、変動が最も少ないように見えます. XNUMXつの通貨のうち、 円は米ドルよりも大幅に不安定です。 明らかに、債券セクターはボラティリティが最も低いという特徴があり、ここでは MTS インデックスのみで表されています。
これは、多数の債券の価格指数の平均から得られます。; したがって、明らかに、この指数のボラティリティは個々の株式のボラティリティの平均です。 MTS は価格を検出するだけでなく、時価総額指数である金利の蓄積も検出することに注意してください。したがって、これは必然的にわずかに増加する潜在的な傾向を示し、一般的にプラスのリターンに反映されます。 債券のこの「歴史的な」ボラティリティは、明らかに実際の価格動向に依存するため、同じく計算可能な「事前の」ボラティリティと混同すべきではありません。 実際、債券の特定のケースでは、事前ボラティリティは正確な数式によって定義され、「債券の金融デュレーション」(デュレーション) とその実際の事前リターンに密接に関連しています。 これらすべての財務指標には、デュレーション、クーポン フロー、市場レートなど、さまざまな特定の要素が収束します。 ボラティリティも変化する 先ほど強調したことから、特定の要因に応じて各証券または各投資クラスのボラティリティが変化する可能性があるように見えます。これは、ある投資クラスから別の投資クラスへの市場の関心のシフトに要約できます。
典型的なのは、中央銀行が実施する金融および信用政策の変化の結果として、近い将来普及するであろう金利水準の変化に対する市場の反応です。 これらの変化は、株式と債券の両方の証券のさまざまなカテゴリーに多かれ少なかれ影響を与える可能性があります。 これは、2007 年 2010 月と 4 年 1 月の XNUMX つの異なる期間で既に検討された投資タイプのボラティリティを比較したものです。次の棒グラフでは、ボラティリティは一般にすべての銘柄で多かれ少なかれ減少しましたが、代わりに XNUMX つの銘柄で増加したことがわかります。通貨、金、原油。 その間、金利は大きく変動しました。ECB の公式金利は XNUMX% から XNUMX% に低下しました。
ボラティリティ指標
ボラティリティは、株式市場のテクニカル分析の指標として広く使用されているツールであり、市場の不確実性の特定の状況を知らせるのに役立ちます。 特に、ボラティリティ指標は、転換点の近くでボラティリティも特定の値をとるという仮定に基づいて、上向きから下向き、またはその逆の市場の転換点を特定するための推定量を見つけます。 しかし、それは公理ではありません。
たとえば、Gabriele Belleli によれば、「ボラティリティの最大ピークが市場のトップ (最大値) に対応し、指標の最小ピークが価格の底 (最小値) に対応するという明確な規則はありません。」 「ボラティリティの上昇が短期間継続すると、常に最小値を示すか、指標の低レベルが最大値を特定する」という記述の妥当性も除外した後、同じ著者は、その兆候がより多くのことを示していると述べています。実際、指標のピーク、最大値または最小値は、市場の反転の可能性を示すシグナルとして機能することが信頼できるままです。
ここで、上記の「ヒストリカル ボラティリティ」は「インプリシット ボラティリティ」と対比されることを付け加えておく必要があります。 特に株式の場合、これはデリバティブ契約の価格、特に株式が原証券を構成する「オプション」の価格から数学的統計式を使用して取得できる尺度です。 当然のことながら、株価から株価の複合指数の計算に移すことができるのと同じように、オプション契約が行われる株式のグループで計算されたインプライド ボラティリティの測定によって、合成指数を構成することが可能です。アクションのインプライド プライス ボラティリティのインデックス。 これらの指標は、対応するヒストリカル ボラティリティ データと比較して、これらの契約の価格に組み込まれた正確な瞬間に市場の予測姿勢を示すという意味で、より有効性が高いことは明らかです。 しかし、将来に目を向けることで欺いてはなりません。これらが将来の傾向に対する現時点での判断であることは明らかです。
