Processo GARCH

O que é o processo GARCH?

O processo de heterocedasticidade condicional autoregressiva generalizada (GARCH) é um termo econométrico desenvolvido em 1982 por Robert F. Engle,. um economista e vencedor do Prêmio Nobel de Economia em 2003. GARCH descreve uma abordagem para estimar a volatilidade nos mercados financeiros.

Existem várias formas de modelagem GARCH. Os profissionais financeiros geralmente preferem o processo GARCH porque ele fornece um contexto mais real do que outros modelos ao tentar prever os preços e taxas de instrumentos financeiros.

Entendendo o processo GARCH

A heterocedasticidade descreve o padrão irregular de variação de um termo de erro, ou variável, em um modelo estatístico. Essencialmente, onde há heterocedasticidade, as observações não obedecem a um padrão linear. Em vez disso, eles tendem a se agrupar.

O resultado é que as conclusões e o valor preditivo extraídos do modelo não serão confiáveis. GARCH é um modelo estatístico que pode ser usado para analisar vários tipos diferentes de dados financeiros, por exemplo, dados macroeconômicos. As instituições financeiras normalmente usam esse modelo para estimar a volatilidade dos retornos de ações, títulos e índices de mercado. Eles usam as informações resultantes para determinar preços, julgar quais ativos potencialmente fornecerão retornos mais altos e prever os retornos dos investimentos atuais para ajudar nas decisões de alocação de ativos, hedge, gerenciamento de risco e otimização de portfólio.

O processo geral para um modelo GARCH envolve três etapas. A primeira é estimar um modelo autorregressivo de melhor ajuste. A segunda é computar autocorrelações do termo de erro. O terceiro passo é testar a significância.

Duas outras abordagens amplamente utilizadas para estimar e prever a volatilidade financeira são o método clássico de volatilidade histórica (VolSD) e o método de volatilidade média móvel exponencialmente ponderada (VolEWMA).

Modelos GARCH melhores para retornos de ativos

processos GARCH diferem dos modelos homocedásticos,. que assumem volatilidade constante e são usados na análise básica dos mínimos quadrados ordinários (OLS). OLS visa minimizar os desvios entre os pontos de dados e uma linha de regressão para ajustar esses pontos. Com os retornos dos ativos, a volatilidade parece variar durante certos períodos e depender da variação passada, tornando um modelo homocedástico subótimo.

Os processos GARCH, por serem autorregressivos, dependem de observações quadráticas passadas e variâncias passadas para modelar a variância atual. Os processos GARCH são amplamente utilizados em finanças devido à sua eficácia na modelagem de retornos de ativos e inflação. O GARCH visa minimizar os erros na previsão, contabilizando os erros na previsão anterior e aumentando a precisão das previsões em andamento.

Exemplo do processo GARCH

Os modelos GARCH descrevem mercados financeiros em que a volatilidade pode mudar, tornando-se mais volátil durante períodos de crises financeiras ou eventos mundiais e menos volátil durante períodos de relativa calma e crescimento econômico estável. Em um gráfico de retornos, por exemplo, os retornos das ações podem parecer relativamente uniformes para os anos que antecedem uma crise financeira como a de 2007.

No período após o início de uma crise, no entanto, os retornos podem oscilar descontroladamente de território negativo para positivo. Além disso, o aumento da volatilidade pode ser preditivo da volatilidade daqui para frente. A volatilidade pode então retornar a níveis semelhantes aos níveis pré-crise ou ser mais uniforme daqui para frente. Um modelo de regressão simples não leva em conta essa variação na volatilidade exibida nos mercados financeiros. Não é representativo dos eventos do " cisne negro " que ocorrem com mais frequência do que o previsto.

##Destaques

• O processo de heterocedasticidade condicional autoregressiva generalizada (GARCH) é uma abordagem para estimar a volatilidade dos mercados financeiros.

• As instituições financeiras utilizam o modelo para estimar a volatilidade do retorno de ações, títulos e outros veículos de investimento.

• O processo GARCH fornece um contexto mais real do que outros modelos ao prever os preços e taxas de instrumentos financeiros.