Autoregresivna uvjetna heteroskedastičnost (ARCH)

Što je autoregresivna uvjetna heteroskadastičnost?

Autoregresivna uvjetna heteroskedastičnost (ARCH) vremenski je niz statističkih modela koji se koriste za analizu učinaka koji su neobjašnjivi ekonometrijskim modelima. U ovim je modelima izraz pogreške preostali rezultat koji je model neobjasnio. Pretpostavka ekonometrijskih modela je da će varijanca ovog termina biti ujednačena. To je poznato kao "homoskedastičnost". Međutim, u nekim okolnostima ta varijanta nije jednolika, već "heteroskedastična".

Razumijevanje autoregresivne uvjetne heteroskedastičnosti

Zapravo, varijanca ovih pojmova pogreške nije samo neujednačena, već na nju utječu i inačice koje su joj prethodile. To se naziva "autoregresijom". Slično tome, u statistici, kada je na varijancu nekog pojma utječe varijanca jedne ili više drugih varijabli, ona je "uvjetna".

To se posebno odnosi na analize vremenskih serija financijskih tržišta. Na primjer, na tržištima vrijednosnih papira razdoblja niske volatilnosti često prate razdoblja visoke volatilnosti. Varijanca izraza pogreške koja opisuje ova tržišta varirala bi ovisno o varijanci prethodnih razdoblja.

Problem heteroskedastičnosti je u tome što intervali pouzdanosti čine preuski, što daje veći osjećaj preciznosti nego što je opravdano ekonometrijskim modelom. ARCH modeli pokušavaju modelirati varijancu ovih pojmova grešaka i u procesu ispravljaju probleme koji proizlaze iz heteroskedastičnosti. Cilj ARCH modela je osigurati mjeru volatilnosti koja se može koristiti u odlučivanju o financijskim mogućnostima.

Na financijskim tržištima analitičari promatraju nešto što se naziva klaster volatilnosti u kojem razdoblja niske volatilnosti slijede razdoblja visoke volatilnosti i obrnuto. Na primjer, volatilnost modela S&P 500 bila je neobično mala tokom dužeg razdoblja tijekom bikovskog tržišta od 2003. do 2007., prije nego što je dosegla rekordne razine tijekom korekcije tržišta u 2008. godini. ARCH modeli mogu ispraviti statističke probleme koji proizlaze iz toga vrsta uzorka u podacima. Kao rezultat toga, postali su oslonac u modeliranju financijskih tržišta koja pokazuju volatilnost. ARCH koncept razvio je ekonomist Robert F. Engle, za koji je 2003. dobio Nobelovu memorijalnu nagradu za ekonomske znanosti.

Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.

Povezani uvjeti

Generalizirana automatska progresivna uvjetna heteroskedastičnost (GARCH) Generalizirana auto-progresivna uvjetna heteroskedastičnost (GARCH) je statistički model koji se koristi za procjenu volatilnosti povrata dionica. više GARCHP rocess Generalizirani postupak autoregresivne uvjetne heteroskedastičnosti (GARCH) ekonometrijski je pojam koji se koristi za opisivanje pristupa procjeni nestabilnosti na financijskim tržištima. više Vremenski promjenjiva volatilnost Definicija Vremenski promjenjiva volatilnost odnosi se na fluktuacije volatilnosti u različitim vremenskim razdobljima. više Heteroskedastičnost U statistici se heteroskedastičnost događa kada standardna odstupanja varijable, praćena kroz određeno vrijeme, nisu konstantna. više Robert F. Engle III Robert Engle III američki je ekonomist koji je 2003. dobio Nobelovu nagradu za ekonomiju za analizu podataka vremenskih serija s promjenjivom varijabilnošću vremena. više Alat za analizu modela Merton Model Merton je alat za analizu koji se koristi za procjenu kreditnog rizika duga korporacije. Analitičari i investitori koriste Merton-ov model kako bi razumjeli financijsku sposobnost poduzeća. više partnerskih veza