読み込み中...
過去の価格データから計算された、実際の価格変動の大きさ（ボラティリティ）を示す指標です。ヒストリカル・ボラティリティ（HV）とも呼ばれ、将来の変動予測やオプション評価に利用されます。
実現ボラティリティ（Realized Volatility, RV）は、過去の一定期間における資産価格の実際の変動実績に基づいて計算されたボラティリティ（価格変動率の標準偏差）です。「ヒストリカル- ボラティリティ（Historical Volatility, HV）」とほぼ同義で用いられます。
一般的には、過去の一定期間（例: 20日間など）の日次リターンの標準偏差を計算し、それを年率換算して求められます。計算に使うデータの種類（終値、日中高値安値など）や期間によって値は異なります。
実現ボラティリティは「過去に実際にどれだけ変動したか」を示す実績値であるのに対し、インプライド- ボラティリティ（IV）はオプション価格から逆算される「市場が将来どれだけ変動すると予想しているか」を示す期待値です。両者の比較は、オプションの割安- 割高判断やボラティリティ取引戦略において参照されます。
実現ボラティリティは、市場の過去の変動性を客観的に把握するための基本的な指標です。
ヒストリカル・ボラティリティ, HV, RV
局所ボラティリティモデル
オプション価格評価モデルの一種で、ボラティリティが定数ではなく、時間と原資産価格の水準に依存する関数（局所ボラティリティ関数）であると仮定するモデルの総称です。デュピールモデルが代表例です。
ヒストリカル・ボラティリティ
ヒストリカル・ボラティリティは、過去の価格データに基づいて計算される価格変動率の指標です。統計的手法を用いて価格の変動幅を測定し、将来の価格変動リスクを予測するための重要な分析ツールです。商品取引では、リスク管理とオプション価格の算定において重要な指標です。
ボラティリティ・クラスタリング
高ボラティリティ期間の後に高ボラティリティが、低ボラティリティ期間の後に低ボラティリティが続く現象。市場の不確実性が持続する性質を示し、GARCHモデルなどで分析されます。リスク管理において重要な特性です。
ジャンプ拡散
ジャンプ拡散は、価格変動を連続的な拡散過程と不連続なジャンプ過程の組み合わせでモデル化する確率過程です。通常の価格変動に加えて、突発的な価格変動を表現し、オプション価格の算定やリスク管理において重要なモデルです。商品取引では、価格変動リスクの正確な評価において重要な数学的モデルです。
インプライド・ボラティリティ
インプライド・ボラティリティは、オプションの市場価格から逆算して求められる「将来の価格変動率の予想値」です。市場参加者がどれだけ価格の変動を見込んでいるかを示します。
GARCHモデル
金融時系列データに見られるボラティリティ（変動の大きさ）が時間と共に変化する性質（ボラティリティ・クラスタリング）を捉えるための統計モデルです。オプション評価など価格理論にも応用されます。
確率ボラティリティモデル
オプション価格評価モデルの一種で、ボラティリティ自体が時間と共に確率的に（ランダムに）変動すると仮定するモデル群の総称です。ヘストンモデルなどが代表例です。ボラティリティスマイル等をより現実的に捉えようとします。