ГАРЦХ Процес
Општи процес ауторегресивне условне хетероскедастичности (ГАРЦХ) је економетријски израз који је 1982. године развио Роберт Ф. Енгле, економиста и добитник Нобелове награде за економију 2003. године, како би описао приступ процени нестабилности на финансијским тржиштима. Постоји неколико облика ГАРЦХ моделирања. Професионални модели финансијског моделирања често преферирају ГАРЦХ поступак јер пружа реалнији контекст од других облика када покушавају предвидјети цене и стопе финансијских инструмената.
БРЕАКИНГ ДОВН ГАРЦХ Процес
Хетероскедастичност описује неправилан образац варијације термина грешке или променљиве у статистичком моделу. У суштини, тамо где је хетероскедастичност, запажања нису у складу са линеарним обрасцем. Уместо тога, они су склони групирању. Резултат тога је да закључци и предиктивна вредност која се може извући из модела неће бити поуздани. ГАРЦХ је статистички модел који се може користити за анализу више различитих врста финансијских података, на пример, макроекономских података. Финансијске институције обично користе овај модел за процену волатилности поврата акција, обвезница и тржишних индекса. На основу добијених информација користе се у одређивању цене и процени која ће имовина потенцијално омогућити већи поврат, као и за предвиђање поврата текућих инвестиција како би се помогло у одлукама о њиховој расподели имовине, заштити, управљању ризиком и оптимизацији портфеља.
Општи поступак за ГАРЦХ модел укључује три корака. Први је процена најбоље одговарајућег ауторегресивног модела. Други је израчунати аутокорелације термина грешке. Трећи корак је тестирање значаја. Два друга широко коришћена приступа за процену и предвиђање финансијске волатилности су класична историјска волатилност (ВолСД) метода и метода експоненцијално пондерисане покретне просечне волатилности (ВолЕВМА).
Пример процеса ГАРЦХ
ГАРЦХ модели помажу да се опишу финансијска тржишта на којима нестабилност може да се мења, постајући флексибилнија у периодима финансијских криза или светских догађаја и мање нестабилна у периодима релативног мирног и стабилног економског раста. На парцели приноса, на пример, приноси акција могу изгледати релативно уједначено током година које су довеле до финансијске кризе попут оне у 2007. Међутим, у временском периоду после почетка кризе, приноси могу дивље да се крећу од негативних на позитивну територију. Штавише, повећана волатилност може бити предиктивна волатилност која иде према напријед. Волатилност се тада може вратити на нивое који подсећају на нивое пре кризе или бити уједначенији ако иде напред. Једноставни регресијски модел не узима у обзир ове варијације волатилности изложене на финансијским тржиштима и није репрезентативан за догађаје "црног лабуда" који се дешавају више него што би неко могао предвидјети.
ГАРЦХ модели најбољи за повраћај имовине
ГАРЦХ процеси се разликују од хомоскедастичких модела, који претпостављају сталну волатилност и користе се у основним анализама најмањих квадрата (ОЛС). ОЛС има за циљ да минимизира одступања између тачака података и регресијске линије да би се та тачка уклопила. Са приносима имовине, чини се да волатилност варира током одређених периода и зависи од претходне варијанце, што хомоскедастички модел није оптималан.
ГАРЦХ процеси, који су ауторегресивни, зависе од проматрања квадратних квадрата и прошлих одступања до модела тренутне варијанце. ГАРЦХ процеси се широко користе у финансијама због њихове ефикасности у моделирању поврата имовине и инфлације. ГАРЦХ има за циљ да минимизира грешке у прогнозирању рачунајући грешке у претходном предвиђању и на тај начин повећавајући тачност текућих предвиђања.
Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.