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Jump and volatility risk premiums implied by VIX

机译：VIX隐含的跳跃和波动性风险溢价

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An estimation method is developed for extracting the latent stochastic volatility from VIX, a volatility index for the S&P 500 index return produced by the Chicago Board Options Exchange (CBOE) using the so-called model-free volatility construction. Our model specification encompasses all mean-reverting stochastic volatility option pricing models with a constant-elasticity of variance and those allowing for price jumps under stochastic volatility. Our approach is made possible by linking the latent volatility to the VIX index via a new theoretical relationship under the risk-neutral measure. Because option prices are not directly used in estimation, we can avoid the computational burden associated with option valuation for stochastic volatility/jump option pricing models. Our empirical findings are: (1) incorporating a jump risk factor is critically important; (2) the jump and volatility risks are priced; (3) the popular square-root stochastic volatility process is a poor model specification irrespective of allowing for price jumps or not. Our simulation study shows that statistical inference is reliable and not materially affected by the approximation used in the VIX index construction.
机译：开发了一种估计方法，用于从VIX提取潜在的随机波动率，该波动率是由芝加哥期权交易所（CBOE）使用所谓的无模型波动率构造生成的S＆P 500指数收益率的波动率指数。我们的模型规范包含方差具有恒定弹性的所有均值回复随机波动率期权定价模型，以及那些允许在随机波动率下实现价格跳跃的模型。通过在风险中性指标下通过新的理论关系将潜在波动率与VIX指数联系起来，我们的方法成为可能。由于期权价格未直接用于估计，因此对于随机波动率/跳跃式期权定价模型，我们可以避免与期权估值相关的计算负担。我们的经验发现是：（1）纳入跳跃风险因素至关重要。 （2）价格上涨和波动风险被计价； （3）流行的平方根随机波动率过程是一个较差的模型规格，无论是否允许价格上涨。我们的仿真研究表明，统计推断是可靠的，并且不受VIX索引构造中使用的近似值的实质影响。

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