Varianssi estimoituna GARCH-mallin, asymmetrisen informaation, implisiittisen volatiliteetin sekä kaupankäyntivolyymin yhdistelmänä

Tässä tutkimuksessa tutkitaan GARCH-ennustemallien ominaisuutta ennustaa Standard & Poor’s 500 osakeindeksin tuottojen varianssia. Tutkimuksessa tutkitaan kaupankäyntivolyymin, asymmetrisen informaation sekä optioiden implisiittisen volatiliteetin vaikutusta mallin muodostamalle ennusteelle. Tutkimuksessa käytetään S&P 500 osakeindeksin tuottojen, kaupankäyntivolyymin sekä VIX-volatiliteetti-indeksin muodostamia aikasarja-aineistoja ajalta 2.1.1990–31.12.1996. Mallien ennusteominaisuuksien vertailussa havaintoaineiston ulkopuolisena ajanjaksona käytetään aikasarjoja ajalta 2.1.1997–31.12.1999. Optioiden tehokkuusoletuksen ollessa voimassa voidaan odottaa, että volatiliteetin ennustaminen implisiittisesti optioiden hinnasta on menetelmänä parempi verrattuna ennustemenetelmään, joka perustuu historialliseen aikasarjaan. Lisääntynyt kaupankäyntivolyymi voidaan myös odottaa ennakoivan voimistuvaa volatilisuutta sijoituskohteiden markkinahinnoissa. Useissa empiirisissä tutkimuksissa on myös havaittu volatiliteetin voimistuvan laskevien osakekurssien aikana. Tässä tutkimuksessa on asteittain lisätty GARCH-ennustemallien varianssiyhtälöihin optioiden implisiittinen volatiliteetti, asymmetrinen informaatio sekä kaupankäyntivolyymi selittämään osaketuottojen varianssia. Tutkimustulosten perusteella ennustemallit suoriutuvat varianssin estimoinnissa paremmin, kun ennustemallien varianssiyhtälöihin on lisätty selittävinä muuttujina optioiden implisiittinen volatiliteetti sekä osoitinmuuttuja, joka indikoi kaupankäyntivolyymin voimistumista. Tutkimustulokset osoittavat myös, että ennustemallit jotka hyödyntävät havaintoaineistossa esiintyvää informaatioshokkien asymmetrista ominaisuutta suoriutuvat ennusteominaisuuksiltaan paremmin kuin mallit, joiden varianssiyhtälöt eivät huomioi tätä havaintoaineistossa esiintyvää ilmiötä.fi=Opinnäytetyö kokotekstinä PDF-muodossa.|en=Thesis fulltext in PDF format.|sv=Lärdomsprov tillgängligt som fulltext i PDF-format