Changement de temps, processus subordonnés et volatilité stochastique : une approche financière sur des données à haute fréquence
Institution:
Paris 9Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
The goal of this thesis is to validate mathematically the brilliant conjecture by Clark (1973) who chose the volume as the subordinating process t defining the economic time in which asset prices should be observed. Along the lines of the recent microstructure literature and using the tick by tick data, we show, in agreement with the recent empirical results by Jones, Kaul and Lipson (1994), that it is in fact the number of trades which defines the economic time. We prove that without any assumption on the distribution of the stochastic time t we recover normality for asset price returns when using the number of trades as the "stochastic clock". We extract from a tick by tick data base the empirical distribution of asset returns and use a parametric estimation procedure to compute the moments of the unknown distribution of the subordinator t. The moments of t coincide with the corresponding moments of the number of trades. Lastly, we explain how the issue of stochastic volatility can be embedded in the general framework of stochastic time changes and what it implies for option pricing and hedging. The effectiveness of implied versus historical volatility in forecasting the future volatility has recently been, with good reasons, the subject of scrutiny both among academics and practitioners. It is common practice to use implied volatility as the market's forecast of future volatility. S&P 500 options and futures prices are used to show that implied volatility is a poor forecast of the realized volatility. The use of subordinated processes can help to construct a good forecast of the realized volatility. Moreover, our time change as well as our volatility forecast highlights the role of the rate of information arrival proxied by the number of trades.
Abstract FR:
Le but de cette thèse est de valider mathématiquement la brillante idée de Clark (1973) qui décida de prendre le volume comme processus directeur T définissant le temps économique suivant lequel le prix des actifs financiers devrait être observé. En utilisant des données à haute fréquence et en s'appuyant sur les recherches de microstructure récentes nous montrons, en accord avec de Jones, Kaul et Lison (1994), que le temps économique est déterminé par le nombre de transactions. Nous prouvons, sans hypothèse sur la distribution probabiliste du temps économique T, qu'il est possible de retrouver le caractère gaussien du rendement des actifs, en utilisant le nombre de transaction comme + horloge stochastique ; rythmant l'activité économique. À partir de données tick-by-tick nous trouvons la distribution empirique des rendements, et en utilisant une procédure d'estimation paramétrique, nous calculons les moments du subordinateur T inobservable. Nous montrons ainsi que ces moments coïncident avec ceux du nombre de transactions et explicitons le lien entre changement de temps aléatoire et nombre de transactions. Enfin, nous expliquons comment incorporer la volatilité stochastique dans le cadre plus général des processus subordonnes. Les implications en matière d'évaluation et de couverture d'options sont discutées. Académiques et professionnels se sont penchés récemment sur l'efficacité comparée de la volatilité implicite et de la volatilité historique comme prévision de la volatilité future. S'il est courant de considérer que la volatilité implicite représente la prévision du marché de la volatilité future, nous montrons, en accord avec Canina et Figlewski, et à l'aide de prix de futures et options S&P 500, que la volatilité historique possède un pouvoir de prévision plus grand que la volatilité implicite. Nous montrons comment utiliser les processus subordonnes pour construire un prédicteur encore plus efficace de la volatilité future et qui souligne le rôle important du nombre de transactions.