GARCH过程 编辑

什么是GARCH过程？

广义自回归条件异方差（GARCH）过程是经济学家、2003年诺贝尔经济学奖获得者Robert F.Engle于1982年提出的一个计量经济学术语。GARCH描述了一种估计波动 在金融市场。

GARCH模型有几种形式。金融专业人士通常更喜欢GARCH过程，因为在试图预测金融工具的价格和利率时，它提供了比其他模型更真实的背景。

关键要点：

• 广义自回归条件异方差（GARCH）过程是一种估计金融市场波动性的方法。
• 金融机构使用该模型来估计股票、债券和其他投资工具的收益波动率。
• 在预测金融工具的价格和利率时，GARCH过程提供了比其他模型更真实的背景。

了解GARCH过程

异方差性描述统计模型中误差项或变量的不规则变化模式。本质上，在存在异方差的情况下，观测值不符合线性模式 . 相反，它们倾向于聚集在一起。

结果表明，该模型得出的结论和预测值不可靠。GARCH是一种统计模型，可以用来分析许多不同类型的金融数据，例如宏观经济数据。金融机构通常使用此模型来估计股票、债券和债券的收益波动性市场指数 . 他们利用由此产生的信息来确定定价，判断哪些资产可能提供更高的回报，并预测当前投资的回报，以帮助他们进行资产配置、对冲、风险管理和投资组合优化决策。

GARCH模型的一般过程包括三个步骤。首先是估计最佳拟合自回归模型。二是计算自相关的误差项 . 第三步是检验重要性。

另外两种广泛使用的估计和预测金融波动性的方法是经典的历史波动率（VolSD）方法和指数加权移动平均 波动率（VolEWMA）法。

最适合资产收益的GARCH模型

GARCH过程不同于同位旋的假设波动率不变的模型，用于常最小二乘方 （OLS）分析。OLS的目标是最小化数据点和回归线之间的偏差，以拟合这些点。对于资产回报率，波动率在一定时期内似乎有所不同，并且取决于过去的方差，这使得同构模型不太理想。

GARCH过程是自回归的，依赖于过去的平方观测值和过去的方差来建立当前方差的模型。GARCH过程因其在资产收益和通货膨胀建模中的有效性而被广泛应用于金融领域。GARCH的目标是通过考虑先前预测中的错误并提高持续预测的准确性来最小化预测中的错误。

GARCH过程的例子

GARCH模型描述的金融市场的波动性可能会发生变化，在金融危机或世界事件期间变得更加不稳定，而在相对平静和稳定的经济增长期间波动性较小。例如，在收益曲线图上，在2007年这样的金融危机之前的几年里，股票收益率可能看起来相对一致。

然而，在危机爆发后的一段时间内，回报率可能会从负向正剧烈波动。此外，波动性的增加可能预示着未来的波动性。然后，波动性可能会恢复到类似危机前的水平，或者在未来变得更加一致。一个简单的回归模型不能解释金融市场波动性的这种变化。它不代表；黑天鹅 &发生频率高于预期的事件。