000001616 001__ 1616 000001616 005__ 20250211155840.0 000001616 0247_ $$a10.34989/swp-2012-34$$2DOI 000001616 035__ $$a10.34989/swp-2012-34 000001616 041__ $$aeng 000001616 084__ $$aG Financial Economics$$03122 000001616 084__ $$aG1 General Financial Markets$$03126 000001616 084__ $$aG13 Contingent Pricing; Futures Pricing$$03130 000001616 245__ $$aThe Economic Value of Realized Volatility: Using High-Frequency Returns for Option Valuation 000001616 269__ $$a2012 000001616 300__ $$a1 online resource (iii, 57 pages) 000001616 336__ $$aText 000001616 347__ $$bPDF 000001616 520__ $$7Abstract$$aMany studies have documented that daily realized volatility estimates based on intraday returns provide volatility forecasts that are superior to forecasts constructed from daily returns only. We investigate whether these forecasting improvements translate into economic value added. To do so we develop a new class of affine discrete-time option valuation models that use daily returns as well as realized volatility. We derive convenient closed-form option valuation formulas and we assess the option valuation properties using S&P500 return and option data. We find that realized volatility reduces the pricing errors of the benchmark model significantly across moneyness, maturity and volatility levels. 000001616 520__ $$7Résumé$$aDe nombreuses études ont montré que les estimations de la volatilité réalisée quotidienne qui se fondent sur les rendements intrajournaliers permettent d’aboutir à des prévisions de la volatilité plus justes que les projections faites uniquement à partir des rendements quotidiens. Les auteurs cherchent à déterminer si une telle amélioration prévisionnelle se traduit par une plus-value économique. À cette fin, ils construisent une nouvelle classe de modèles affines en temps discret d’évaluation des options qui font appel aux rendements quotidiens et également à la volatilité réalisée. Ils déduisent des formules analytiques des prix d’options et comparent, à l’aide de données sur les rendements et options liés à l’indice S&P500, les propriétés des modèles à l’étude. Ils constatent que la volatilité réalisée réduit de manière significative les erreurs d’évaluation du modèle de référence pour tous les degrés de parité, échéances et niveaux de volatilité examinés. 000001616 540__ $$aCreative Commons Attribution 4.0 International$$uhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode$$fCC-BY-4.0 000001616 6531_ $$aAsset Pricing 000001616 6531_ $$aEconometric and statistical methods 000001616 6531_ $$aÉvaluation des actifs 000001616 6531_ $$aMéthodes économétriques et statistiques 000001616 7001_ $$aChristoffersen, Peter 000001616 7001_ $$aFeunou, Bruno 000001616 7001_ $$aJacobs, Kris 000001616 7001_ $$aMeddahi, Nour 000001616 789__ $$w1701-9397$$2ISSN$$eIsPartOf 000001616 8301_ $$aStaff Working Paper 000001616 8301_ $$aDocument de travail du personnel 000001616 8564_ $$90b00b8f4-074e-4942-aa7f-047ef53d3464$$s863514$$uhttps://www.oar-rao.bank-banque-canada.ca/record/1616/files/wp2012-34.pdf$$zFile Source: Bank of Canada website, 2024 000001616 909CO $$ooai:www.oar-rao.bank-banque-canada.ca:1616$$pbibliographic 000001616 980__ $$aStaff Research 000001616 980__ $$aRDM 000001616 991__ $$aPublic