Metadaten







Promotionsordnung


PromO07

Kumulative Dissertation


ja

Titel


Option data, missing tails, and the intraday variation of implied moments

Titel (englisch)



Autor/Autorin


Ivanovas, Anselm

Unter Mitarbeit von


Meier, Pirmin

Geburtsdatum


03.04.1984

Geburtsort


Siegburg, Germany

Matrikelnummer


06609077

Schlagwörter (GND)


Indexoption; Volatilität; Moment (Stochastik); Zukunftserwartung

DDC (Dewey Decimal Classification)


Statistik - 310

Freie Stichwörter (deutsch)


Implizite Volatilität; Risikoneutrale Verteilung; Risikoneutrale Momente; Erwartungen; Dynamik; Hochfrequente Daten

Freie Stichwörter (englisch)


Implied volatility; Risk-neutral distribution; Risk-neutral moments; High frequency data; Dynamics; Expectations; Model-free moments; Tail correction; Tail estimation

Kurzfassung


Die risikoneutrale Verteilung von Renditen, wie sie von S&P 500 Optionen impliziert wird, ist ein seit Jahren beliebtes Forschungsthema in den Finanzwissenschaften. Durch ihre vorausschauende Eigenschaft liefert diese Verteilung und im Speziellen ihre Momente, wertvolle Einsichten in die Erwartungen und Risikoeinstellung von Investoren. Die folgende Arbeit beschreibt einen Ansatz, wie die ersten vier Momente (genauer: Mittelwert, Standardabweichung, Schräge und Kurtosis) unter realistischen Datenbedingungen und über die Zeit berechnet werden können. In drei Teilen geht es um die Analyse der nötigen Daten, die Analyse einer Korrekturmethode für Fälle in denen nicht ausreichend Daten vorhanden sind und die Anwendung beider um Momentezeitreihen aus hochfrequenten Optionsdaten zu berechnen.

Kurzfassung (englisch)


The risk-neutral distribution of returns, implied by S&P 500 option prices, has been a popular topic of research for many years. Because of its forward-looking nature, it gives valuable insights into the expectation and risk attitude of investors. The moments of this distribution condense important characteristics of these expectations into just a few key figures. This thesis provides an approach to not only compute the first four moments (or more specifically the mean, standard deviation, skewness and kurtosis) under realistic data situations, but to observe how the moments (and therefore investor's expectations) evolve over time. It covers three parts. An analysis of the data, an analysis of a correction method if insufficient data is available, and finally the application of computing moment time series from high-frequency option data.

Universität


Universität St.Gallen

Referent/Referentin


Audrino, Francesco (Prof. Dr.)

Korreferent/Korreferentin


Jackwerth, Jens (Prof. Dr.)

Erweitertes Diss. Komitee


Lechner, Michael (Prof. Dr.)

Fachgebiet


Economics and Finance (PEF)

Sprache


ENG

Promotionstermin (dd.mm.yyyy)


16.02.2015

Erstellungsjahr (yyyy)


2015

Dokumentart


Dissertation

Format


PDF

Dissertationsnummer


4389

Quelle



PDF-File


dis4389.pdf

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letzte Änderung: 03/06/2015 - Allgemeine rechtliche Informationen - Datenschutz [ Nach oben ]