The Forecast Performance of Model-Free Implied Volatility: Evidence from DAX Index Options

Volatility has a central role in various theoretical and practical applications in financial markets. These include the applications related to portfolio theory, derivatives pricing and financial risk management. Both theoretical and practical applications require good estimates and forecasts for the asset return volatility. The goal of this study is to examine the forecast performance of one of the more recent volatility measures, model-free implied volatility. Model-free implied volatility is extracted from the prices in the option markets, and it aims to provide an unbiased estimate for the market’s expectation on the future level of volatility. Since it is extracted from the option prices, model-free implied volatility should contain all the relevant information that the market participants have. Moreover, model-free implied volatility requires less restrictive assumptions than the commonly used Black-Scholes implied volatility, which means that it should be less biased estimate for the market’s expectations. Therefore, it should also be a better forecast for the future volatility. The forecast performance of model-free implied volatility is evaluated by comparing it to the forecast performance of Black-Scholes implied volatility and GARCH(1,1) forecast. Weekly forecasts for six years period were calculated for the forecasted variable, German stock market index DAX. The data consisted of price observations for DAX index options. The forecast performance was measured using econometric methods, which aimed to capture the biasedness, accuracy and the information content of the forecasts. The results of the study suggest that the forecast performance of model-free implied volatility is superior to forecast performance of GARCH(1,1) forecast. However, the results also suggest that the forecast performance of model-free implied volatility is not as good as the forecast performance of Black-Scholes implied volatility, which is against the hypotheses based on theory. The results of this study are consistent with the majority of prior research on the subject.

Optimizing counterparty credit risk portfolio by reducing exposure at default variance

Rahoitusyhtiöt pitävät omaa pääomaa taseessa harvinaisen suuria markkinamuutoksia varten ja tämän pääoman määrä on ohjattu valvontaviranomaisten toimesta. Euroopassa Basel akordi antaa suuntaviivat näille säädöksille. 2007 vuoden finanssikriisin jälkeen rahoitusyhtiöt sekä valvojat ovat olleet entistä kiinnostuneempia pääoman riittävyydestä. Tutkimuksia riskistä, säädöksistä ja pääomavaateen madaltamisesta on tehty aikaisemmin, mutta tässä tutkimuksessa keskitytään vaateen jatkuvan muutoksen suuruuteen. Tutkimus sisältää hypoteettisen vastapuoliriski portfolion, jossa on mukana valuuttajohdannaisia. Tätä portfoliota simuloidaan eri tavoin, jotta nähtäisiin kuinka suuri vaikutus portfolion koostumuksella voi olla pääomavaateen varianssiin. Jos tämä muuttuja on merkittävä, pitäisikö rahoitusyhtiöiden yrittää pienentää muutosta, jotta yhtiöiden varapääoman määrää voitaisiin alentaa? Tutkimuksessa on myös haastateltu Suomen johtavia vastapuoliriski asiantuntijoita, jotta nähtäisiin rahoitusalan oma näkemys asian merkittävyydestä. Tutkimusmenetelminä toimivat haastattelut sekä numeerinen analyysi hypoteettisella portfoliolla. Kaupat tähän vastapuoliriski portfolioon on luotu 14 vuoden ajalle ja se sisältää ainoastaan valuuttajohdannaisia viidessä eri valuutassa. Riski lasketaan markkina-arvo menetelmällä, joista lasketaan VaR-mallilla tulevaisuuden riski nettoutuksen kera. Portfolion rakennetta muutetaan simuloinneissa, jotta nähtäisiin vaikutus tulevaisuuden riskeille, joita käytetään edustamaan pääomavaateen määrää ja sen vaihtelua yli ajan. Portfolioiden riskejä lasketaan myös rasituskokeiden avulla, jotta tuloksista saataisiin mahdollisimman todenmukaisia. Analyyttinen osuus tutkimuksesta näyttää sen, että tämän kaltainen optimointi on suuresti riippuvainen alkuperäisestä portfoliosta, jonka määrittää yleisesti rahoitusyhtiön myyntistrategia. Yleisesti ottaen pääomavaateen varianssin muutos voi simuloinneissa olla melko suurta, varsinkin jos mukaan huomioidaan rasitus testit, puuttuvat tuotteet sekä muut pääomavaateen laskentaan huomioitavat seikat. Haastatteluissa saatiin selville millainen optimointi voisi olla mahdollista todellisuudessa. Huomattiin myös että tämän kaltainen ajattelumalli on jo huomattu alalla ennestään. Jon Gregory jopa mainitsi, että jotkin rahoitusyhtiöt ovat enemmän kiinnostuneita muutosten pienentämisestä kuin itse pääomavaateen suuruudesta. Näyttääkin siltä, että tämän aihepiiri vaatisi entistä enemmän tutkimusta, sillä sitä ei ennestään vielä ole, ja rahoitusyhtiöt ovat jo alkaneet etsimään uusia keinoja selvitäkseen rahoitusalalla, joka on yhä entisestään kilpailullisempi.

Interdependence of Macroeconomics Variables, Stock Market Returns and Stock Market Volatility in Latin America

This thesis examines the interdependence of macroeconomic variables, stock market returns and stock market volatility in Latin America between 2000 and 2015. Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico and Peru were chosen as the sample markets, while inflation, interest rate, exchange rate, money supply, oil and gold were chosen as the sample macroeconomic variables. Bivariate VAR (1) model was applied to examine the mean return spillovers between the variables, whereas GARCH (1, 1) – BEKK model was applied to capture the volatility spillovers. The sample was divided into two smaller sub-periods, where the first sub-period covers from 2000 to 2007, and the second sub-period covers from 2007 to 2015. The empirical results report significant shock transmissions and volatility spillovers between inflation, interest rate, exchange rate, money supply, gold, oil and the selected markets, which suggests interdependence between the variables.

A Project Portfolio Tool for Forecasting Small Projects Profitability

The case company in this study is a large industrial engineering company whose business is largely based on delivering a wide-range of engineering projects. The aim of this study is to create and develop a fairly simple Excel-based tool for the sales department. The tool’s main function is to estimate and visualize the profitability of various small projects. The study also aims to find out other possible and more long-term solutions for tackling the problem in the future. The study is highly constructive and descriptive as it focuses on the development task and in the creation of a new operating model. The developed tool focuses on estimating the profitability of the small orders of the selected project portfolio currently on the bidding-phase (prospects) and will help the case company in the monthly reporting of sales figures. The tool will analyse the profitability of a certain project by calculating its fixed and variable costs, then further the gross margin and operating profit. The bidding phase of small project is a phase that has not been covered fully by the existing tools within the case company. The project portfolio tool can be taken into use immediately within the case company and it will provide fairly accurate estimate of the profitability figures of the recently sold small projects.

Review of investment strategy, portfolio management, and scorecard based portfolio selection tool for direct property investments in Finland

The lack of research of private real estate is a well-known problem. Earlier studies have mostly concentrated on the USA or the UK. Therefore, this master thesis offers more information about the performance and risk associated with private real estate investments in Nordic countries, but especially in Finland. The structure of this master thesis is divided into two independent sections based on the research questions. In first section, database analysis is performed to assess risk-return ratio of direct real estate investment for Nordic countries. Risk-return ratios are also assessed for different property sectors and economic regions. Finally, review of diversification strategies based on property sectors and economic regions is performed. However, standard deviation itself is not usually sufficient method to evaluate riskiness of private real estate. There is demand for more explicit assessment of property risk. One solution is property risk scoring. In second section risk scorecard based tool is built to make different real estate comparable in terms of risk. In order to do this, nine real estate professionals were interviewed to enhance the structure of theory-based risk scorecard and to assess weights for different risk factors.