GARCH Süreci
GARCH Süreci Nedir?
Genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans (GARCH) süreci, 1982'de ekonomist Robert F. Engle tarafından geliştirilen ve 2003 Nobel Ekonomi Ödülü'nü kazanan ekonometrik bir terimdir. GARCH , finansal piyasalardaki oynaklığı tahmin etmek için bir yaklaşım tanımlar .
GARCH modellemenin çeşitli biçimleri vardır. Finans uzmanları, finansal araçların fiyatlarını ve oranlarını tahmin etmeye çalışırken diğer modellerden daha gerçek dünya bağlamı sağladığı için genellikle GARCH sürecini tercih eder.
GARCH Sürecini Anlama
Heteroskedastisite,. istatistiksel bir modelde bir hata teriminin veya değişkenin düzensiz varyasyon modelini tanımlar. Esasen, değişen varyansın olduğu yerde, gözlemler doğrusal bir kalıba uymaz . Bunun yerine, kümelenme eğilimindedirler.
Sonuç, modelden çıkarılan sonuçların ve tahmin değerinin güvenilir olmayacağıdır. GARCH, örneğin makroekonomik veriler gibi bir dizi farklı türdeki finansal verileri analiz etmek için kullanılabilen istatistiksel bir modeldir. Finansal kurumlar genellikle bu modeli hisse senetleri, tahviller ve piyasa endekslerinin getirilerinin oynaklığını tahmin etmek için kullanır . Elde edilen bilgileri fiyatlandırmayı belirlemek, hangi varlıkların potansiyel olarak daha yüksek getiri sağlayacağına karar vermek ve varlık tahsisi, riskten korunma, risk yönetimi ve portföy optimizasyon kararlarında yardımcı olmak için mevcut yatırımların getirilerini tahmin etmek için kullanırlar.
Bir GARCH modeli için genel süreç üç adımdan oluşur. Birincisi, en uygun otoregresif modeli tahmin etmektir. İkincisi, hata teriminin otokorelasyonlarını hesaplamaktır. Üçüncü adım, anlamlılığı test etmektir.
Finansal oynaklığı tahmin etmek ve tahmin etmek için yaygın olarak kullanılan diğer iki yaklaşım, klasik tarihsel oynaklık (VolSD) yöntemi ve üstel ağırlıklı hareketli ortalama oynaklık (VolEWMA) yöntemidir.
Varlık İadesi İçin En İyi GARCH Modelleri
, sabit volatiliteyi varsayan ve temel sıradan en küçük kareler (OLS) analizinde kullanılan homoskedastik modellerden farklıdır . OLS, veri noktaları ve bu noktalara uyacak bir regresyon çizgisi arasındaki sapmaları en aza indirmeyi amaçlar. Varlık getirileri ile oynaklık belirli dönemlerde değişiklik gösteriyor ve geçmiş varyansa bağlı gibi görünüyor, bu da homoskedastik bir modeli optimalin altında yapıyor.
GARCH süreçleri, otoregresif oldukları için, mevcut varyansı modellemek için geçmiş karesel gözlemlere ve geçmiş varyanslara bağlıdır. GARCH süreçleri, varlık getirilerini ve enflasyonu modellemedeki etkinlikleri nedeniyle finansta yaygın olarak kullanılmaktadır. GARCH, önceki tahminlerdeki hataları hesaba katarak ve devam eden tahminlerin doğruluğunu artırarak tahmindeki hataları en aza indirmeyi amaçlar.
GARCH Süreci Örneği
GARCH modelleri, oynaklığın değişebileceği, finansal krizler veya dünya olayları sırasında daha oynak hale gelen ve nispeten sakin ve istikrarlı ekonomik büyüme dönemlerinde daha az oynak hale gelen finansal piyasaları tanımlar. Örneğin, bir getiri grafiğinde, hisse senedi getirileri, 2007 gibi bir mali krize yol açan yıllar için nispeten tekdüze görünebilir.
Bununla birlikte, bir krizin başlangıcını takip eden dönemde getiriler, negatiften pozitif bölgeye çılgınca sallanabilir. Ayrıca, artan oynaklık, ileriye dönük oynaklığın tahmini olabilir. Oynaklık daha sonra kriz öncesi seviyelere benzer seviyelere dönebilir veya ileriye doğru daha tekdüze olabilir. Basit bir regresyon modeli, finansal piyasalarda sergilenen oynaklıktaki bu değişimi hesaba katmaz. Tahmin edilenden daha sık meydana gelen " kara kuğu " olaylarını temsil etmez .
##Öne çıkanlar
Genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans (GARCH) süreci, finansal piyasaların oynaklığını tahmin etmeye yönelik bir yaklaşımdır.
Finansal kurumlar, hisse senetleri, tahviller ve diğer yatırım araçlarının getiri oynaklığını tahmin etmek için modeli kullanır.
GARCH süreci, finansal araçların fiyatlarını ve oranlarını tahmin ederken diğer modellerden daha gerçek dünya bağlamı sağlar.
