Diskussion zum Artikel "Ökonometrische Instrumente zur Prognose der Volatilität: das GARCH-Modell"
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Neuer Artikel Ökonometrische Instrumente zur Prognose der Volatilität: das GARCH-Modell :
Der Artikel beschreibt die Eigenschaften des nichtlinearen Modells der bedingten Heteroskedastizität (GARCH). Der Indikator iGARCH wurde auf seiner Grundlage für die Vorhersage der Volatilität einen Schritt weiter entwickelt. Die numerische Analysebibliothek ALGLIB wird zur Schätzung der Modellparameter verwendet.
Die Volatilität ist ein wichtiger Indikator für die Bewertung der Variabilität der Preise von Finanzanlagen. Bei der Analyse von Börsenkursen wird seit langem festgestellt, dass große Preisänderungen sehr oft zu noch größeren Veränderungen führen, insbesondere in Finanzkrisen. Auf kleine Veränderungen folgen in der Regel auch kleine Preisänderungen. Auf ruhige Zeiten folgen also Zeiten relativer Instabilität.
Das erste Modell, mit dem versucht wurde, dieses Phänomen zu erklären, war ARCH, entwickelt von Engle: „Autoregressive conditional heteroscedasticity (heterogeneity)“ (Autoregressive bedingte Heteroskedastizität (Heterogenität)). Neben dem Clustering-Effekt (Gruppierung der Renditen in Bündel von großen und kleinen Werten) erklärt das Modell auch das Auftreten von starken Ausläufer und positiver Kurtosis, die für alle Verteilungen von Preissteigerungen charakteristisch sind. Der Erfolg des bedingten Gauß-Modells ARCH führte zur Entstehung einer Reihe von Verallgemeinerungen dieses Modells. Ihr Ziel war es, Erklärungen für eine Reihe anderer Phänomene zu liefern, die bei der Analyse von Finanzzeitreihen beobachtet werden. Historisch gesehen ist eine der ersten Verallgemeinerungen von ARCH das Modell GARCH (verallgemeinertes ARCH) Modell.
Der Hauptvorteil von GARCH im Vergleich zu ARCH liegt in der Tatsache, dass es sparsamer ist und bei der Anpassung von Stichprobendaten keine langfristige Struktur erfordert. In diesem Artikel möchte ich das Modell GARCH beschreiben und vor allem ein fertiges Tool für die Volatilitätsprognose auf der Grundlage dieses Modells anbieten, da die Prognose eines der Hauptziele bei der Analyse von Finanzdaten ist.
Autor: Evgeniy Chernish