El precio de la incertidumbre: Comparación empírica de modelos de estimación de volatilidad en opciones financieras

Abstract

La volatilidad es un parámetro fundamental en los modelos de valuación de opciones, ya que refleja la incertidumbre o variabilidad esperada en el precio del activo subyacente. Este trabajo compara tres enfoques ampliamente utilizados para estimar la volatilidad: el cálculo histórico basado en el desvío estándar de los retornos pasados, la volatilidad implícita extraída de precios de opciones, y la volatilidad condicional modelada mediante GARCH. El análisis se aplica a dos mercados con estructuras diferenciadas: el estadounidense, representado por el ETF SPY, y el argentino, a través de la acción GGAL, utilizando datos diarios entre 2023 y 2025. Se evalúa la capacidad predictiva de cada método respecto de la volatilidad futura. En el caso del SPY, la volatilidad implícita tiende a sobreestimar la realizada, lo que sugiere la existencia de una prima por riesgo. En cambio, el modelo GARCH mostró mayor precisión al capturar la dinámica temporal de la volatilidad, especialmente cuando se incorporan técnicas de simulación de escenarios. Se concluye que no existe un enfoque universalmente óptimo; cada modelo aporta ventajas específicas dependiendo del contexto. La clave está en utilizarlos como herramientas flexibles, no como estructuras rígidas que limiten nuestra perspectiva.