Mi a GARCH folyamat?
Az általános autoregresszív feltételes heteroskedaszticitás (GARCH) folyamat egy ökonometriai kifejezés, amelyet 1982-ben dolgozott ki Robert F. Engle közgazdász és a Nobel-emlékmű-díj 2003. évi nyertese, a pénzügyi piacok volatilitásának becslésére szolgáló megközelítés leírására. A GARCH modellezésnek számos formája van. A GARCH folyamatot gyakran a pénzügyi modellezés szakemberei részesítik előnyben, mivel a valósághűbb kontextust biztosítja, mint más formák, amikor megpróbálják megjósolni a pénzügyi eszközök árait és rátáit.
LEJÁRTOTT GARCH-SZERELÉS folyamat
A heteroszkedasztika egy statisztikai modellben egy hiba kifejezés vagy változó variabilitásának szabálytalan mintáját írja le. Lényegében heteroszkedaszticitás esetén a megfigyelések nem felelnek meg egy lineáris mintának. Ehelyett inkább csoportosulnak. Ennek eredményeként a modellből levonható következtetések és prediktív érték nem lesz megbízható. A GARCH egy statisztikai modell, amely felhasználható különféle típusú pénzügyi adatok, például makrogazdasági adatok elemzésére. A pénzügyi intézmények általában ezt a modellt használják a részvények, kötvények és piaci indexek hozama volatilitásának becslésére. A kapott információkat felhasználják az árképzés meghatározására és annak megítélésére, hogy mely eszközök potenciálisan magasabb megtérülést jelentenek, valamint a jelenlegi befektetések megtérülésének előrejelzésére, az eszközallokáció, fedezeti ügylet, kockázatkezelés és portfólió optimalizálási döntéseik elősegítése érdekében.
A GARCH modell általános folyamata három lépésből áll. Az első a legmegfelelőbb autoregresszív modell becslése. A második az, hogy kiszámítsuk a hiba kifejezés autokorrelációit. A harmadik lépés a szignifikancia tesztelése. A pénzügyi volatilitás becslésére és előrejelzésére két másik széles körben alkalmazott megközelítés a klasszikus történelmi volatilitás (VolSD) módszer és az exponenciálisan súlyozott mozgó átlag volatilitás (VolEWMA) módszer.
Példa a GARCH folyamatra
A GARCH modellek segítenek leírni azokat a pénzügyi piacokat, amelyekben a volatilitás megváltozhat, ingatabbá válva a pénzügyi válság vagy a világ eseményei idején, és kevésbé ingatag a viszonylag nyugodt és folyamatos gazdasági növekedés idején. Például egy hozamtervben a részvényhozamok viszonylag egységesek lehetnek a pénzügyi válsághoz vezető években, mint például a 2007-es pénzügyi válság. A válság kezdete utáni időszakban azonban a hozamok vadul elmozdulhatnak a negatív irányból. a pozitív területre. Ezenkívül a megnövekedett volatilitás előre jelezheti a volatilitás folytatódását. A volatilitás ekkor visszatérhet a válság előtti szinthez hasonló szintre, vagy egységesebb lesz a továbblépéskor. Egy egyszerű regressziós modell nem veszi figyelembe a pénzügyi piacokon tapasztalható volatilitás ilyen változásait, és nem reprezentatív a "fekete hattyú" eseményeire, amelyeknél többet előre jelezni lehet.
Az eszköz visszatéréshez legjobban megfelelő GARCH modellek
A GARCH folyamatok különböznek a homoskedasztikus modellektől, amelyek állandó volatilitást feltételeznek és az alapvető rendes legkisebb négyzetek (OLS) elemzésénél használják. Az OLS célja, hogy minimalizálja az adatpontok és a regressziós vonal közötti eltéréseket, hogy illeszkedjenek ezekbe a pontokba. Az eszközmegtérüléseknél a volatilitás úgy tűnik, hogy bizonyos időszakokban változik, és a múltbeli varianciától függ, így a homoszkedasztikus modell nem optimális.
Az autoregresszív GARCH folyamatok a múltbeli négyzet megfigyelésektől és a múltbeli varianciáktól függnek az aktuális variancia modellezésére. A GARCH folyamatokat széles körben használják a pénzügyekben, mivel hatékonyságuk modellezi az eszközmegtérülést és az inflációt. A GARCH célja, hogy minimalizálja az előrejelzés hibáit az előzetes előrejelzés hibáinak elszámolása révén, és ezáltal javítsa a folyamatban lévő előrejelzések pontosságát.
