ما هي عملية الجرش
عملية التعايش التغاير المشروط المعمم (GARCH) هي عبارة عن مصطلح قياس اقتصادي تم تطويره في عام 1982 من قبل روبرت إف إنغل ، وهو اقتصادي وفائز عام 2003 بجائزة نوبل التذكارية للاقتصاد ، لوصف نهج لتقدير التقلبات في الأسواق المالية. هناك عدة أشكال لنمذجة GARCH. غالبًا ما يفضل اختصاصيو النمذجة المالية عملية GARCH لأنها توفر سياقًا حقيقيًا أكثر من الأشكال الأخرى عند محاولة التنبؤ بأسعار ومعدلات الأدوات المالية.
كسر عملية جرة أسفل
تصف الحدة غير المتجانسة النمط غير المنتظم للتغير لمصطلح الخطأ ، أو المتغير ، في النموذج الإحصائي. في الأساس ، حيث توجد تغايرية غير متجانسة ، لا تتوافق الملاحظات مع نمط خطي. بدلا من ذلك ، فإنها تميل إلى الكتلة. والنتيجة هي أن الاستنتاجات والقيمة التنبؤية التي يمكن للمرء أن يستخلصها من النموذج لن تكون موثوقة. GARCH هو نموذج إحصائي يمكن استخدامه لتحليل عدد من أنواع البيانات المالية المختلفة ، على سبيل المثال ، بيانات الاقتصاد الكلي. تستخدم المؤسسات المالية عادة هذا النموذج لتقدير تقلبات عوائد الأسهم والسندات ومؤشرات السوق. يستخدمون المعلومات الناتجة للمساعدة في تحديد الأسعار والحكم على الأصول التي من المحتمل أن توفر عوائد أعلى ، وكذلك للتنبؤ بعوائد الاستثمارات الحالية للمساعدة في تخصيص الأصول ، والتحوط ، وإدارة المخاطر وقرارات تحسين المحفظة.
تتضمن العملية العامة لنموذج GARCH ثلاث خطوات. الأول هو تقدير نموذج الانضغاط الأكثر ملاءمة. والثاني هو حساب الارتباطات التلقائية لمصطلح الخطأ. الخطوة الثالثة هي اختبار الأهمية. هناك طريقتان أخريان تستخدمان على نطاق واسع لتقدير التقلبات المالية والتنبؤ بها وهما طريقة التقلب التاريخي الكلاسيكي (VolSD) وطريقة تقلب المتوسط المتحرك المرجح الأسي (VolEWMA).
مثال لعملية غارش
تساعد نماذج GARCH على وصف الأسواق المالية التي يمكن أن يتغير فيها التقلب ، وتصبح أكثر تقلبًا خلال فترات الأزمات المالية أو الأحداث العالمية وأقل تقلبًا خلال فترات الهدوء النسبي والنمو الاقتصادي المطرد. على قطعة من العائدات ، على سبيل المثال ، قد تبدو عائدات الأسهم موحدة نسبيًا للسنوات التي سبقت حدوث أزمة مالية مثل الأزمة في عام 2007. ومع ذلك ، في الفترة الزمنية التي تعقب بداية الأزمة ، قد تتأرجح العوائد بشكل سلبي إلى الأرض الإيجابية. علاوة على ذلك ، فإن التقلب المتزايد قد يكون متوقعًا للتذبذب في التقدم. قد يعود التذبذب إلى مستويات تشبه مستويات ما قبل الأزمة أو يكون أكثر انتظامًا للمضي قدمًا. إن نموذج الانحدار البسيط لا يفسر هذا التباين في التقلبات المعروضة في الأسواق المالية ولا يمثل أحداث "البجعة السوداء" التي تحدث أكثر من توقع.
نماذج GARCH الأفضل بالنسبة لعوائد الأصول
تختلف عمليات GARCH عن النماذج المتجانسة ، والتي تفترض التقلبات المستمرة وتستخدم في تحليل المربعات الصغرى العادية (OLS) الأساسية. يهدف OLS إلى تقليل الانحرافات بين نقاط البيانات وخط الانحدار ليناسب تلك النقاط. مع عوائد الأصول ، يبدو أن التقلبات تتباين خلال فترات زمنية معينة وتعتمد على التباين في الماضي ، مما يجعل نموذج المثليين جنسياً غير مثالي.
تعتمد عمليات GARCH ، كونها ذاتية الانعتراف ، على الملاحظات المربعة الماضية والتغيرات السابقة لنموذج التباين الحالي. تستخدم 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 السابق ، وبالتالي تعزيز دقة التنبؤات المستمرة.
