[论文解读] Unravelling the Asymmetric Volatility Puzzle: A Novel Explanation of Volatility Through Anchoring

Ormos, Mihaly, Timotity, Dusan|arXiv (Cornell University)|Jun 11, 2016

Financial Risk and Volatility Modeling被引用 8

一句话总结

本文提出锚定效应——投资者过度关注近期价格水平或收益率——可解释非对称波动率之谜：即负收益导致未来波动率上升的程度超过正收益。基于标普500指数数据，研究发现隐含波动率（IV）与实际波动率（RV）存在协整关系，但因锚定效应导致其被系统性地高估或低估，其中短期IV（VXST）为无偏且高效，而中期IV（VIX）为无偏但低效。

ABSTRACT

This paper discusses a novel explanation for asymmetric volatility based on the anchoring behavioral pattern. Anchoring as a heuristic bias causes investors focusing on recent price changes and price levels, which two lead to a belief in continuing trend and mean-reversion respectively. The empirical results support our theoretical explanation through an analysis of large price fluctuations in the S&P 500 and the resulting effects on implied and realized volatility. These results indicate that asymmetry (a negative relationship) between shocks and volatility in the subsequent period indeed exists. Moreover, contrary to previous research, our empirical tests also suggest that implied volatility is not simply an upward biased predictor of future deviation compensating for the variance of the volatility but rather, due to investors systematic anchoring to losses and gains in their volatility forecasts, it is a co-integrated yet asymmetric over/under estimated financial instrument. We also provide results indicating that the medium-term implied volatility (measured by the VIX Index) is an unbiased though inefficient estimation of realized volatility, while in contrast, the short-term volatility (measured by the recently introduced VXST Index representing the 9-day implied volatility) is also unbiased and yet efficient.

研究动机与目标

• 为解决非对称波动率之谜，即负收益导致未来波动率上升的程度超过正收益。
• 挑战主流观点，即隐含波动率（IV）仅存在系统性高估，提出锚定效应作为行为机制。
• 检验短期（VXST）与中期（VIX）隐含波动率相对于实际波动率（RV）的预测效率与偏差。
• 通过事件研究与回归分析检验锚定效应是否随时间减弱，针对极端与一般收益分布进行分析。
• 确立IV与RV存在协整关系，但IV因投资者锚定效应导致时间衰减的非对称性。

提出的方法

• 基于月度与盘中数据，对标普500指数收益、实际波动率（RV）与隐含波动率（IV）进行实证分析。
• 使用协整与分数阶协整检验，评估IV与RV之间的长期均衡关系。
• 采用事件研究方法，分析大额负收益与正收益冲击前后波动率的动态变化。
• 构建包含滞后收益与负收益指示变量的回归模型，检验IV与RV的非对称性。
• 比较短期（VXST，9日IV）与中期（VIX，30日IV）隐含波动率在偏差与效率方面的表现。
• 通过替代收益分布区间（正收益与负收益）及短期波动率窗口，进行稳健性检验。

实验结果

研究问题

• RQ1 锚定效应是否能解释非对称波动率效应，即负收益导致未来波动率上升的程度超过正收益？
• RQ2 隐含波动率（IV）是否为未来实际波动率（RV）的有偏或无偏预测指标，且该偏差是否随投资期限变化？
• RQ3 短期隐含波动率（VXST）是否比中期隐含波动率（VIX）在预测RV方面更具效率？
• RQ4 锚定效应对波动率预测的影响是否随时间减弱，且该时间衰减是否可在IV-RV动态中观测到？
• RQ5 IV与RV是否协整，且其关系中的非对称性是否源于投资者行为而非市场基本面？

主要发现

• 锚定效应可解释非对称波动率之谜：投资者锚定于近期价格水平或变动，导致对损失反应过度而对收益反应不足。
• 隐含波动率（IV）与实际波动率（RV）存在协整关系，表明二者存在长期均衡，但因锚定效应导致系统性高估或低估。
• VXST指数（9日隐含波动率）是未来实际波动率的无偏且高效预测指标，在短期预测中优于VIX。
• VIX指数（30日隐含波动率）为无偏但低效，其长期预测中存在显著的残差自相关性。
• 事件研究结果表明，IV与RV的差异在冲击后会回归至零，支持协整关系及锚定效应的时间衰减特性。
• 波动率响应的非对称性在IV中强于在RV中，证实锚定效应对事前预测的影响大于对事后度量的影响。