Volatility Forecasting

概要

ボラティリティ予測（Volatility Forecasting）は、将来の価格変動性を推定する時系列分析手法で、リスク管理とデリバティブ価格評価の中核となる技術です。商品先物市場では、GARCH系モデル、確率的ボラティリティモデル、実現ボラティリティなどを用いて、市場リスクの定量化と管理を行っています。商品市場は株式市場と比較してボラティリティが高く、また商品固有の季節性や供給ショックの影響を受けやすいため、精緻なボラティリティ予測が特に重要です。

原油の地政学リスク、農産物の天候リスク、金属の産業需要変動など、各商品特有のボラティリティ要因を考慮した予測モデルの構築が求められます。

主な特徴

GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）モデルは、ボラティリティクラスタリングを捉える標準的なモデルです。

確率的ボラティリティモデルでは、ボラティリティ自体を確率過程としてモデル化し、より柔軟な表現が可能です。

実現ボラティリティは、高頻度データから計算される事後的なボラティリティで、予測の基準となります。

インプライドボラティリティは、オプション価格から逆算される市場の期待ボラティリティです。

レジームスイッチングモデルにより、市場環境の変化に応じたボラティリティ構造の変化を捉えます。

実務での活用

VaR（Value at Risk）計算において、ボラティリティ予測は損失額推定の基礎となります。

オプション価格評価では、ボラティリティは最も重要な価格決定要因として使用されます。

ポジションサイジングにおいて、予測ボラティリティに基づいてリスク調整後のポジション量を決定します。

ヘッジ戦略の構築では、将来のボラティリティ上昇に備えた保護戦略を立案します。

メリット- 効果

リスクの定量化により、客観的なリスク管理が可能となります。

オプション取引において、ボラティリティの過小- 過大評価から収益機会を発見できます。

市場ストレスの早期警戒指標として機能し、予防的なリスク管理が可能です。

ポートフォリオの最適化において、リスク調整後リターンの改善に貢献します。

注意点- リスク

ボラティリティの予測誤差は避けられず、特に市場ショック時には大きく外れる可能性があります。

モデルの複雑性とパラメータの不安定性により、過学習のリスクがあります。

ボラティリティの非対称性（下落時の方が上昇時より高い）を適切に捉える必要があります。

構造変化により、過去のボラティリティパターンが将来も継続する保証はありません。

関連用語との違い

ヒストリカルボラティリティは、過去の実現値で、ボラティリティ予測は将来の推定値です。

リスク測度は、VaRやCVaRなどの損失指標で、ボラティリティはその計算の基礎となります。

相関予測は、複数資産間の関係性予測で、ボラティリティ予測は個別資産の変動性予測です。

実務ポイント- 事例

原油市場では、OPEC会合や在庫統計発表前後でボラティリティが急上昇する傾向があり、イベント駆動型の予測モデルが活用されています。

金市場では、FOMCなど金融政策イベント前後のボラティリティ変化を、レジームスイッチングモデルで捉えています。

農産物市場では、作付け報告や収穫期のボラティリティ季節性を組み込んだ予測モデルが使用されています。