Midquotes or transactional prices? Evaluation of Black model on high-frequency data

The main idea of this research is to check the efficiency of the Black option pricing model on the basis of high frequency emerging market data. However, liquidity constraints – a typical feature of an emerging derivatives market – put severe limits for conducting such a study [Kokoszczyński et al., 2010]. This is the reason we focus on midquotes instead of transactional data being aware that midquotes might not be a proper representation of market prices as probably transactional data are. We compare in this paper our results with the research conducted on high-frequency transactional and midquotes data. This comparison shows that the results do not differ significantly between these two approaches and that Black model with implied volatility (BIV) significantly outperforms other models, especially the Black model with realized volatility (BRV) with the latter producing the worst results.

Głównym celem artykułu jest weryfikacja efektywności modelu Blacka wyceny opcji na podstawie danych wysokiej częstotliwości dla rynku rozwijającego się. Ograniczenia dotyczące płynności opcji – typowa charakterystyka instrumentów pochodnych na rynkach rozwijających się – stanowią jednak istotne ograniczenie dla takiego badania [Kokoszczyński et al., 2010]. Niska płynność jest jedną z przyczyn, dla których wykorzystuje się kwotowania mid zamiast danych transakcyjnych ze świadomością, że dane transakcyjne mogą być lepszą reprezentacją aktualnego stanu rynku na danym instrumencie finansowym. W badaniu porównano obliczenia przeprowadzone na danych wysokiej częstotliwości dla cen transakcyjnych i kwotowań mid. Porównanie to pokazuje, że rezultaty praktycznie nie różnią się dla tych dwóch różnych danych wejściowych i model Blacka ze zmiennością implikowaną (BIV) osiąga znacznie lepsze wyniki od pozostałych modeli, szczególnie w porównaniu z modelem Blacka ze zmiennością zrealizowaną (BRV).