ما هو عملية GARCH؟
عملية التباين الشرطي الذاتي المعمم (GARCH) هي مصطلح اقتصادي تم تطويره في عام 1982 بواسطة روبرت ف. إنجل، وهو اقتصادي وحائز على جائزة نوبل التذكارية في الاقتصاد لعام 2003. يصف GARCH نهجًا لتقدير التقلب في الأسواق المالية.
هناك عدة أشكال لنمذجة GARCH. يفضل المتخصصون الماليون غالبًا عملية GARCH لأنها توفر سياقًا أكثر واقعية مقارنة بالنماذج الأخرى عند محاولة التنبؤ بأسعار ومعدلات الأدوات المالية.
النقاط الرئيسية:
- عملية التباين الشرطي الذاتي المعمم (GARCH) هي نهج لتقدير تقلبات الأسواق المالية.
- تستخدم المؤسسات المالية النموذج لتقدير تقلب العائد للأسهم والسندات وأدوات الاستثمار الأخرى.
- يوفر عملية GARCH سياقًا أكثر واقعية من النماذج الأخرى عند التنبؤ بأسعار ومعدلات الأدوات المالية.
فهم عملية GARCH
التباين غير المتجانس يصف النمط غير المنتظم لتغير مصطلح الخطأ، أو المتغير، في نموذج إحصائي. بشكل أساسي، عندما يكون هناك تباين غير متجانس، فإن الملاحظات لا تتوافق مع نمط خطي. بدلاً من ذلك، تميل إلى التجمع.
النتيجة هي أن الاستنتاجات والقيمة التنبؤية المستخلصة من النموذج لن تكون موثوقة. يعد GARCH نموذجًا إحصائيًا يمكن استخدامه لتحليل عدد من أنواع البيانات المالية المختلفة، على سبيل المثال، البيانات الاقتصادية الكلية. تستخدم المؤسسات المالية عادةً هذا النموذج لتقدير تقلب العوائد للأسهم والسندات ومؤشرات السوق. يستخدمون المعلومات الناتجة لتحديد التسعير، وتقييم الأصول التي قد توفر عوائد أعلى، وتوقع عوائد الاستثمارات الحالية للمساعدة في قرارات تخصيص الأصول والتحوط وإدارة المخاطر وتحسين المحفظة.
العملية العامة لنموذج GARCH تتضمن ثلاث خطوات. الأولى هي تقدير نموذج الانحدار الذاتي الأنسب. الثانية هي حساب الارتباطات الذاتية لمصطلح الخطأ. الخطوة الثالثة هي اختبار الأهمية.
طريقتان أخريان شائعتان لتقدير والتنبؤ بالتقلبات المالية هما الطريقة الكلاسيكية للتقلب التاريخي historical volatility (VolSD) وطريقة التقلب المتوسط المتحرك الموزون أسيًا exponentially weighted moving average (VolEWMA).
نماذج GARCH الأفضل لعوائد الأصول
تختلف عمليات GARCH عن النماذج المتجانسة التباين، التي تفترض تقلبًا ثابتًا وتُستخدم في تحليل المربعات الصغرى العادية (OLS) الأساسي. يهدف OLS إلى تقليل الانحرافات بين نقاط البيانات وخط الانحدار ليتناسب مع تلك النقاط. مع عوائد الأصول، يبدو أن التقلب يتغير خلال فترات معينة ويعتمد على التباين السابق، مما يجعل النموذج المتجانس التباين غير مثالي.
عمليات GARCH، لأنها تعتمد على الانحدار الذاتي، تعتمد على الملاحظات المربعة السابقة والتباينات السابقة لنمذجة التباين الحالي. تُستخدم عمليات GARCH على نطاق واسع في المالية بسبب فعاليتها في نمذجة عوائد الأصول والتضخم. تهدف GARCH إلى تقليل الأخطاء في التنبؤ من خلال مراعاة الأخطاء في التنبؤات السابقة وتعزيز دقة التنبؤات الجارية.
مثال على عملية GARCH
تصف نماذج GARCH الأسواق المالية التي يمكن أن تتغير فيها التقلبات، حيث تصبح أكثر تقلبًا خلال فترات الأزمات المالية أو الأحداث العالمية وأقل تقلبًا خلال فترات الهدوء النسبي والنمو الاقتصادي المستقر. على سبيل المثال، في رسم بياني للعوائد، قد تبدو عوائد الأسهم متجانسة نسبيًا في السنوات التي تسبق أزمة مالية مثل تلك التي حدثت في عام 2007.
في الفترة التي تلي بداية الأزمة، قد تتأرجح العوائد بشكل كبير من المنطقة السلبية إلى الإيجابية. علاوة على ذلك، قد تكون الزيادة في التقلبات مؤشرًا على التقلبات المستقبلية. قد تعود التقلبات بعد ذلك إلى مستويات تشبه تلك التي كانت قبل الأزمة أو تكون أكثر انتظامًا في المستقبل. لا يأخذ نموذج الانحدار البسيط في الاعتبار هذا التباين في التقلبات الذي يظهر في الأسواق المالية. إنه لا يمثل الأحداث "البجعة السوداء" التي تحدث بشكل أكثر تكرارًا مما هو متوقع.