Existen múltiples formas de medir y modelar la volatilidad. Esta guía cubre desde lo básico hasta los modelos más sofisticados.
1. Volatilidad Close-to-Close
La más simple: desviación estándar de rendimientos de cierre a cierre.
2. Volatilidad Parkinson
Usa máximos y mínimos intradiarios:
Más eficiente que close-to-close porque usa más información.
3. Volatilidad Garman-Klass
Añade apertura y cierre:
4. Volatilidad Yang-Zhang
La más completa: incorpora overnight gaps, apertura, máximo, mínimo y cierre. Considerada la más eficiente para datos diarios.
5. Volatilidad Realizada (RV)
Suma de rendimientos al cuadrado con datos de alta frecuencia:
Variantes Modernas
- Two-Scale RV: Corrige por microestructura
- Kernel RV: Usa pesos para suavizar
- Bipower Variation: Robusta ante saltos
6. Modelos GARCH
Capturan la dinámica temporal de la volatilidad:
- EGARCH: Captura asimetría
- GJR-GARCH: Otra forma de asimetría
- FIGARCH: Memoria larga
7. Volatilidad Implícita
Extraída de opciones. Los índices de volatilidad como VIX agregan volatilidades implícitas de múltiples strikes.
Comparación de Estimadores
- Eficiencia: Yang-Zhang > Garman-Klass > Parkinson > Close-to-Close
- Simplicidad: Close-to-Close > Parkinson > Garman-Klass > Yang-Zhang
- Para alta frecuencia: Volatilidad Realizada con correcciones
Conclusión
No hay un estimador "mejor" universal. La elección depende de los datos disponibles, el horizonte temporal y el uso previsto.