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Learning and forecasts about option returns through the volatility risk premium

机译：通过波动风险溢价学习和预测期权收益

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We use learning in an equilibrium model to explain the puzzling predictive power of the volatility risk premium (VRP) for option returns. In the model, a representative agent follows a rational Bayesian learning process in an economy under incomplete information with the objective of pricing options. We show that learning induces dynamic differences between probability measures P and Q, which produces predictability patterns from the VRP for option returns. The forecasting features of the VRP for option returns, obtained through our model, exhibit the same behaviour as those observed in an empirical analysis with S&P 500 index options. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：我们在均衡模型中使用学习方法来解释期权收益率的波动性风险溢价（VRP）令人费解的预测能力。在模型中，具有代表性的主体遵循不完全信息的经济中合理的贝叶斯学习过程，并具有定价选项的目的。我们表明，学习引起概率度量P和Q之间的动态差异，从而从VRP产生期权收益的可预测性模式。通过我们的模型获得的VRP期权收益的预测功能表现出与使用S＆P 500指数期权进行的经验分析所观察到的行为相同。 （C）2017 Elsevier B.V.保留所有权利。

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