عملية GARCH
ما هي عملية GARCH؟
إن عملية الانحدار الذاتي الشرطي المتغاير (GARCH) هي مصطلح اقتصادي تم تطويره في عام 1982 بواسطة روبرت إف إنجل ، وهو اقتصادي وحائز عام 2003 على جائزة نوبل التذكارية للاقتصاد. يصف GARCH نهجًا لتقدير التقلبات في الأسواق المالية.
هناك عدة أشكال لنمذجة GARCH. غالبًا ما يفضل المتخصصون الماليون عملية GARCH لأنها توفر سياقًا واقعيًا أكثر من النماذج الأخرى عند محاولة التنبؤ بأسعار ومعدلات الأدوات المالية.
فهم عملية GARCH
المرونة غير المتجانسة النمط غير المنتظم للتغير لمصطلح الخطأ أو المتغير في نموذج إحصائي. بشكل أساسي ، حيث توجد مرونة غير متجانسة ، لا تتوافق الملاحظات مع النمط الخطي. بدلا من ذلك ، فإنها تميل إلى التجمع.
والنتيجة هي أن الاستنتاجات والقيمة التنبؤية المستمدة من النموذج لن تكون موثوقة. GARCH هو نموذج إحصائي يمكن استخدامه لتحليل عدد من الأنواع المختلفة من البيانات المالية ، على سبيل المثال ، بيانات الاقتصاد الكلي. عادة ما تستخدم المؤسسات المالية هذا النموذج لتقدير تقلبات عوائد الأسهم والسندات ومؤشرات السوق. يستخدمون المعلومات الناتجة لتحديد الأسعار ، والحكم على الأصول التي من المحتمل أن توفر عوائد أعلى ، والتنبؤ بعوائد الاستثمارات الحالية للمساعدة في تخصيص الأصول ، والتحوط ، وإدارة المخاطر ، وقرارات تحسين المحفظة.
تتضمن العملية العامة لنموذج GARCH ثلاث خطوات. الأول هو تقدير نموذج الانحدار الذاتي الأنسب . والثاني هو حساب الارتباطات التلقائية لمصطلح الخطأ. الخطوة الثالثة هي اختبار الأهمية.
هناك طريقتان أخريان تستخدمان على نطاق واسع لتقدير وتوقع التقلبات المالية هما طريقة التقلب التاريخي الكلاسيكي (VolSD) وطريقة المتوسط المتحرك الموزون بشكل كبير (VolEWMA).
نماذج GARCH الأفضل لإرجاع الأصول
تختلف عمليات GARCH عن نماذج homoskedastic ، التي تفترض تقلبًا ثابتًا وتستخدم في تحليل المربعات الصغرى العادية (OLS). يهدف OLS إلى تقليل الانحرافات بين نقاط البيانات وخط الانحدار لملاءمة تلك النقاط. مع عوائد الأصول ، يبدو أن التقلبات تختلف خلال فترات معينة وتعتمد على التباين السابق ، مما يجعل النموذج المثلي المتماثل دون المستوى الأمثل.
تعتمد عمليات GARCH ، نظرًا لأنها ذاتية الانحدار ، على الملاحظات التربيعية السابقة والتباينات السابقة لنمذجة التباين الحالي. تُستخدم عمليات GARCH على نطاق واسع في التمويل نظرًا لفعاليتها في نمذجة عوائد الأصول والتضخم. يهدف GARCH إلى تقليل الأخطاء في التنبؤ عن طريق حساب الأخطاء في التنبؤ المسبق وتعزيز دقة التنبؤات المستمرة.
مثال على عملية GARCH
تصف نماذج GARCH الأسواق المالية التي يمكن أن يتغير فيها التقلب ، وتصبح أكثر تقلباً خلال فترات الأزمات المالية أو الأحداث العالمية وأقل تقلبًا خلال فترات الهدوء النسبي والنمو الاقتصادي المطرد. في قطعة أرض للعوائد ، على سبيل المثال ، قد تبدو عوائد الأسهم موحدة نسبيًا للسنوات التي سبقت أزمة مالية مثل أزمة عام 2007.
ومع ذلك ، في الفترة التي تلي بداية الأزمة ، قد تتأرجح العوائد بشدة من المنطقة السلبية إلى المنطقة الإيجابية. علاوة على ذلك ، قد يكون التقلب المتزايد بمثابة تنبؤ بالتقلب في المستقبل. قد يعود التقلب بعد ذلك إلى مستويات مشابهة لمستويات ما قبل الأزمة أو يكون أكثر اتساقًا في المستقبل. لا يأخذ نموذج الانحدار البسيط في الحسبان هذا التباين في التقلبات الظاهرة في الأسواق المالية. إنه لا يمثل أحداث " البجعة السوداء " التي تحدث في كثير من الأحيان أكثر مما كان متوقعًا.
يسلط الضوء
عملية الانحدار الذاتي الشرطي المتغاير (GARCH) هي نهج لتقدير تقلب الأسواق المالية.
تستخدم المؤسسات المالية النموذج لتقدير تقلب عائد الأسهم والسندات وأدوات الاستثمار الأخرى.
توفر عملية GARCH سياقًا واقعيًا أكثر من النماذج الأخرى عند التنبؤ بأسعار ومعدلات الأدوات المالية.
