Hvad er en volatilitetsmodel?
En volatilitetsmodel er en form for modellering, der bruges til at forudsige øjeblikke af usikkerhed og potentiel forstyrrelse af normal forretningspraksis. Disse modeller bruges af mange dataanalytikere til at forsøge at forstå og forudsige øjeblikke i fremtiden for deres forretning, hvor ændringer i forretningsmodellen kan være påkrævet for at forblive konkurrencedygtige. En god volatilitetsmodel kan give en virksomhed en kant på konkurrenter, der muligvis ikke er forberedt på fremtidige komplikationer på markedet.
Der er flere volatilitetsmodeller, der bruges af analytikere i dag. Arch-Garch-modellen og den stokastiske volatilitetsmodel er to af de mest almindelige typer. Begge disse modeller bestemmer volatilitet baseret på begrebet "hvid støj." Dette er en randomiseret repræsentation af variabler i et talfelt, hvis grafiske sum er lig med nul i løbet af den tidsramme, der analyseres.
En bue-garch-volatilitetsmodel er den enklere form for volatilitetsmodel. Kortet "Arch-Garch" står for "AutoregressivE -betinget heteroskedasticitet Generaliseret - Autoregressiv betinget heteroskedasticitet. "Disse modeller fortolker kun en kilde til hvid støj som en del af ligningen, de bruger til at producere resultater. Den stokastiske volatilitetsmodel er mere komplekse, der fakturerer i flere forskellige kalibrationer af hvid støj. Disse kalibrationer er beregnet til at repræsentere uformede ændringer, innovationer, og ændringer til dataene, der kan udgøre en periode på en periode.
Forståelse af volatilitet er især vigtig for mennesker, der ønsker at foretage investeringer i aktier og virksomheder, hvis værdi kan svinge over tid. Hvis investorer er i stand til korrekt at bestemme, hvornår deres investeringer er ved at indgå tider med usikker rentabilitet, kan de muligvis trække deres investeringer tilbage, inden værdien falder. Alternativt, hvis graden af volatilitet kan forudsiges nøjagtigt, og investorer holder deres inveStationer gennem en periode med ustabilitet kan de også se deres beholdning stige betydeligt.
Selvom en volatilitetsmodel ikke altid er helt nøjagtig, især over store tidsrammer, er det en vigtig del af forretningsmiljøet. En virksomheds skæbne er afhængig af dens evne til nøjagtigt at forudse ændringer, og derfor er volatilitetsmodeller i almindelig brug i dag. Efterhånden som teknologien skrider frem og studiet af, hvordan markederne fungerer, kan fortolkes af computere, der udfører beregninger mange gange mere avancerede end menneskelige økonomer er i stand til, kan nøjagtigheden og brugen af disse modeller kun forventes at vokse.