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Generalisierte AutoRegressive Bedingte Heteroskedastizität (GARCH) - Prozess Was ist das generalisierte AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) - Verfahren Das generalisierte autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) - Verfahren ist ein ökonometrischer Begriff, der 1982 von Robert F. Engle, einem Wirtschaftswissenschaftler und 2003 Gewinner des Nobel Memorial, entwickelt wurde Preis für Ökonomie, um einen Ansatz zur Schätzung der Volatilität an den Finanzmärkten zu beschreiben. Es gibt verschiedene Formen der GARCH-Modellierung. Die GARCH-Prozess wird oft von Finanz-Modellierung Profis bevorzugt, weil es eine realere Kontext als andere Formen bietet, wenn es um die Vorhersage der Preise und Preise von Finanzinstrumenten. BREAKING DOWN Generalisierte AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) Prozess Das allgemeine Verfahren für ein GARCH-Modell umfasst drei Schritte. Die erste ist die Abschätzung eines am besten passenden autoregressiven Modells. Die zweite besteht darin, Autokorrelationen des Fehlerterms zu berechnen. Die dritte ist, auf Signifikanz zu prüfen. GARCH-Modelle werden von Finanzprofis in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Handel, Investitionen, Hedging und Handel. Zwei andere weitverbreitete Ansätze zur Schätzung und Vorhersage der finanziellen Volatilität sind die klassische Volatilitätsmethode (VolSD) und die exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche Volatilität (VolEWMA). Beispiel für GARCH-Verfahren GARCH-Modelle helfen, die Finanzmärkte zu beschreiben, in denen sich die Volatilität ändern kann, während der Perioden der Finanzkrisen oder der Weltereignisse volatiler und in Zeiten relativer Ruhe und stetigem Wirtschaftswachstum weniger volatil werden. Beispielsweise können Aktienrenditen in den Jahren vor einer Finanzkrise, wie sie im Jahr 2007 vorkommt, relativ einheitlich aussehen. In der Zeit nach dem Ausbruch einer Krise können die Renditen jedoch stark von Negativen schwanken Positiven Bereich. Darüber hinaus kann die erhöhte Volatilität der Volatilität vorausschauend vorausschauend sein. Die Volatilität kann dann wieder auf ein Niveau zurückgehen, das dem Niveau vor der Krise entspricht oder einheitlicher ist. Ein einfaches Regressionsmodell berücksichtigt diese Variation der Volatilität auf den Finanzmärkten nicht und ist nicht repräsentativ für die schwarzen Schwanereignisse, die mehr auftreten, als man voraussagen würde. GARCH-Modelle am besten für Asset-Returns GARCH-Prozesse unterscheiden sich von homoskedastischen Modellen, die eine konstante Volatilität annehmen und in der gewöhnlichen OLS-Analyse verwendet werden. OLS zielt darauf ab, die Abweichungen zwischen den Datenpunkten und einer Regressionsgeraden auf diese Punkte zu reduzieren. Bei Anlagenrenditen scheint die Volatilität in bestimmten Zeiträumen zu variieren und hängt von der vergangenen Varianz ab, was ein homoskedastisches Modell nicht optimal macht. GARCH-Prozesse, die autoregressiv sind, hängen von vergangenen quadratischen Beobachtungen und vergangenen Varianzen ab, um die aktuelle Varianz zu modellieren. GARCH-Prozesse sind weit verbreitet in der Finanzierung aufgrund ihrer Wirksamkeit bei der Modellierung von Anlagenrenditen und Inflation verwendet. GARCH zielt auf die Minimierung von Fehlern in der Prognose durch die Berücksichtigung von Fehlern in früheren Prognosen, die Verbesserung der Genauigkeit der laufenden Prognosen. GARCH 8211 Tutorial und Excel Spreadsheet Dieser Artikel gibt eine einfache Einführung in GARCH, seine grundlegenden Prinzipien und bietet eine Excel-Tabelle für GARCH (1 , 1). Scrollen Sie nach unten, wenn Sie nur die Tabelle herunterladen möchten, aber ich ermutige Sie, diesen Leitfaden zu lesen, damit Sie die Prinzipien hinter GARCH verstehen. Least Quadrate ist ein grundlegendes Konzept in der Statistik, und ist weit verbreitet in vielen Bereichen, darunter Engineering, Wissenschaft, Ökonometrie und Finanzen. Least Quadrate bestimmt, wie sich eine abhängige Variable als Reaktion auf die Variation einer anderen Variablen ändert (die unabhängige Variable aufrufen). Die Differenz zwischen dem tatsächlichen und dem vorhergesagten Wert wird als Rest bezeichnet. Bei der Modellierung wird die Summe der Quadrate der Residuen minimiert. Die Methode der kleinsten Fehlerquadrate setzt voraus, dass der quadratische Fehler die gleiche Größe über den gesamten Datensatz hat. Diese Annahme wird als Homoskedastizität bezeichnet. Aber Finanzdaten (bekannt als Zeitreihe) haben Perioden mit hoher und niedriger Volatilität, wobei Perioden mit hoher Volatilität oft zusammen gruppieren. Dies wird als Heteroskekadizität bezeichnet. In Bezug auf die Modellierung bedeutet dies, dass die Residuen in der Größenordnung variieren. Volatility-Clustering bedeutet, dass die Daten automatisch korreliert sind. GARCH ist ein statistisches Werkzeug, das die Vorhersage der Residuen in k Daten ARCH bedeutet Autoregressive Conditional Heteroskedasiticy hilft und ist eng mit GARCH verwandt. Die einfachste Methode zur Vorhersage der Aktienvolatilität ist eine n-Tage-Standardabweichung und lässt ein rollendes Jahr mit 252 Handelstagen in Betracht. Wenn wir die Aktienkurse für den nächsten Tag vorhersagen wollen, ist der Mittelwert meist ein sicherer Ausgangspunkt. Aber der Durchschnitt behandelt jeden Tag mit dem gleichen Gewicht. Das Geben der jüngsten Vergangenheit bedeutungsvoller ist logischer, vielleicht ist ein exponentieller gewichteter Durchschnitt eine bessere Methode, um den Aktienpreis von morgen vorherzusagen. Diese Methode erfasst jedoch keine Daten, die älter als ein Jahr sind, und die Gewichtung ist eher willkürlich. Das ARCH-Modell variiert jedoch Gewichte auf jedem Rest, so dass die beste Passung erhalten wird. Die GARCH (General Autoregressive Conditional Heteroscedasiticy) ist ähnlich, aber gibt jüngsten Daten mehr Bedeutung. Das GARCH (p, q) - Modell hat zwei charakteristische Parameter p ist die Anzahl der GARCH-Terme und q die Anzahl der ARCH-Terme. GARCH (1,1) ist durch die folgende Gleichung definiert. H ist Varianz, ist der Restquadrat, t die Zeit. , Und sind empirische Parameter, bestimmt durch Maximum-Likelihood-Schätzung. Die Gleichung besagt, dass die Abweichung von morgen eine Funktion des heutigen quadratischen Restwertes, der heutigen Varianz, der gewichteten durchschnittlichen Langzeitvarianz GARCH (1,1) ist, erfasst nur einmal quadratische Rest - und eine quadratische Varianz. Dies ist kein Zauberstab, und Finanzanalysten sollten die Verwendung der Ansatz mit einem hohen Maß an Vorsicht sein. Unter den gegebenen Umständen kann sich die vorausgesagte Varianz stark von der tatsächlichen Varianz unterscheiden. Techniken wie der Ljung-Feldtext werden verwendet, um zu bestimmen, ob irgendeine Autokorrelation in den Resten verbleibt. Mehrere Forscher haben Mängel in GARCH (1,1) - Modellen hervorgehoben, einschließlich seines Versagens, die Volatilität im SampP500 genauer als andere Methoden vorherzusagen. GARCH in Excel Diese Excel-Kalkulationstabelle Modelle GARCH (1,1) auf Zeitreihen-Daten. Sie können Ihre eigenen Daten verwenden, aber die Kalkulationstabelle verwendet den GBPCAD-Wechselkurs zwischen Mai 2007 und Oktober 2011 (Daten, die mit dieser Forex-Daten-Downloader-Kalkulationstabelle erhalten wurden). Die Kalkulationstabelle verwendet Excel8217s Solver für die maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung, aber volle Anweisungen werden über seinen Gebrauch gegeben. 26 Gedanken auf ldquo GARCH 8211 Tutorium und Excel Spreadsheet rdquo hallo Ich würde wirklich gerne Schritt für Schritt verstehen, wie man ein Modell garch Ich brauche viel für meine Arbeit zu bauen. Ich verstehe, dass ich eine Datenspalte eine Spalte Renditen nehmen und dann bitte helfen Sie mir Wie die kostenlose Spreadsheets Master Knowledge Base Aktuelle Beiträge