Processo GARCH
O processo de heterocedasticidade condicional autoregressiva generalizada (GARCH) é um termo econométrico desenvolvido em 1982 por Robert F. Engle, economista e vencedor do Prêmio Nobel de Economia em 2003 em 2003, para descrever uma abordagem para estimar a volatilidade nos mercados financeiros. Existem várias formas de modelagem GARCH. O processo GARCH é frequentemente preferido pelos profissionais de modelagem financeira, pois fornece um contexto mais real do que outras formas ao tentar prever os preços e taxas de instrumentos financeiros.
BREAKING DOWN GARCH Process
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 se ajustam a um padrão linear. Em vez disso, eles tendem a se agrupar. O resultado é que as conclusões e o valor preditivo que se pode tirar 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 ajudar a determinar o preço e julgar quais ativos potencialmente fornecerão retornos mais altos, bem como prever os retornos dos investimentos atuais para ajudar nas decisões de alocação de ativos, hedge, gerenciamento de riscos e otimização de portfólio.
O processo geral para um modelo GARCH envolve três etapas. O primeiro é estimar um modelo autoregressivo mais adequado. O segundo é calcular autocorrelações do termo de erro. O terceiro passo é testar a significância. Duas outras abordagens amplamente usadas 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).
Exemplo de processo GARCH
Os modelos GARCH ajudam a descrever mercados financeiros nos quais 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 uma parcela de retornos, por exemplo, os retornos das ações podem parecer relativamente uniformes nos anos que antecederam uma crise financeira como a de 2007. No período após o início de uma crise, no entanto, os retornos podem variar muito de negativos. para território positivo. Além disso, o aumento da volatilidade pode ser preditivo de volatilidade no futuro. A volatilidade pode então retornar a níveis semelhantes aos níveis anteriores à crise ou ser mais uniforme no futuro. Um modelo de regressão simples não leva em consideração essa variação de volatilidade exibida nos mercados financeiros e não é representativo dos eventos do "cisne negro" que ocorrem mais do que seria previsto.
Modelos GARCH ideais para devolução de ativos
Os processos GARCH diferem dos modelos homosquásticos, que assumem volatilidade constante e são usados na análise de mínimos quadrados ordinários básicos (OLS). O 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 de tempo e depende da variação do passado, tornando um modelo homosquástico não ideal.
Os processos GARCH, sendo autorregressivos, dependem de observações quadradas passadas e variações passadas para modelar a variação atual. Os processos GARCH são amplamente utilizados em finanças devido à sua eficácia na modelagem de retornos de ativos e inflação. O GARCH tem como objetivo minimizar os erros na previsão, contabilizando os erros nas previsões anteriores e, assim, melhorar a precisão das previsões em andamento.
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