Модели динамики индексов волатильности

В данном исследовании рассмотрены пять индексов волатильности разных стран: VIX (США), VDAX (Германия), VXJ (Япония), VFTSE (Великобритания) и RVI (Россия). В работе проанализированы свойства индексов, рассмотрены модели прогноза для доходности индексов волатильности: ARMA-модели, GARCH-модели, регрессионные модели. Эмпирический анализ разделен на две части. Первый исследуемого период охватывает 2003-2016гг., второй – 2013-2016. Для первого периода построены модели, учитывающие кластеризацию волатильности – ARCH-модели. Ограничительные условия GARCH(1,1)-моделей не были нарушены для всех приращений индексов волатильности. Регрессионные модели показали, что в текущий показатель индекса волатильности Германии наибольший вклад вносит текущее значение индекса Японии. Была обнаружена зависимость между VXJ и индексом волатильности США, обратной взаимосвязи не обнаружено. Во втором периоде, 2013-2016гг., для трех рядов (VIX, VDAX, VFTSE) были построены ARMA-модели. GARCH(1,1)-модель применима только для японского индекса волатильности. GARCH-модели не применимы для российского индекса. Для данного индекса было рассмотрено семейство регрессионных моделей. Результаты показали, что российский индекс зависит от европейского и японского индексов волатильности. Были построены модели, включающие индикатор экономического кризиса 2014 года. Данные регрессии отвергли гипотезу о влиянии экономического кризиса на доходность российского индекса волатильности.