Волатильность является ключевым элементом в анализе финансовых данных. Модель GARCH, расширение ARCH, позволяет более точно описывать динамику волатильности во времени. Основное преимущество GARCH состоит в возможности моделирования условной дисперсии без необходимости длительных лаг-структур. Параметры модели традиционно оцениваются методом максимального правдоподобия, что требует применения оптимизаций, например, через ALGLIB.
Прогнозирование волатильности с использованием GARCH(1,1) предоставляет как точечные, так и интервальные прогнозы. Это делает возможной более эффективную оценку рыночных рисков. Модель может гибко адаптироваться к распределению остатков, включая распределение Стьюдента для учета тяжелых хвостов. Эти методы улучшают управление рисками и принимаемые решения.
Читать далее...
Прогнозирование волатильности с использованием GARCH(1,1) предоставляет как точечные, так и интервальные прогнозы. Это делает возможной более эффективную оценку рыночных рисков. Модель может гибко адаптироваться к распределению остатков, включая распределение Стьюдента для учета тяжелых хвостов. Эти методы улучшают управление рисками и принимаемые решения.
Читать далее...