ボラティリティモデルとは何ですか？

ボラティリティモデルは、不確実性の瞬間と通常のビジネス慣行の潜在的な混乱の瞬間を予測するために使用されるモデリングの形式です。これらのモデルは、多くのデータアナリストによって使用され、競争力を維持するためにビジネスモデルの変更が必要になる可能性のあるビジネスの将来の瞬間を理解し、予測しようとします。優れたボラティリティモデルは、市場での将来の合併症に備えていない競合他社に優位性を提供することができます。

今日、アナリストが使用しているいくつかのボラティリティモデルがあります。 Arch-Garchモデルと確率的揮発性モデルは、最も一般的な2つのタイプです。これらのモデルは両方とも、「ホワイトノイズ」の概念に基づいてボラティリティを決定します。これは、グラフ化された合計が分析される時間枠でゼロに等しい数フィールドの変数のランダム化された表現です。 頭字語「Arch-Garch」は、「AutoreGressiv」を表していますE条件付きヘテロスケダイティ一般化 - 自己回帰条件付きヘテロスケダイティ。」これらのモデルは、ホワイトノイズの1つのソースを結果を生成するために使用する方程式の一部として解釈します。確率的揮発性モデルはより複雑で、ホワイトノイズの複数の異なるキャリブレーションを考慮しています。

ボラティリティを理解することは、時間の経過とともに価値が変動する可能性のある株式や企業に投資したい人にとって特に重要です。投資家が、投資がいつ不確実な収益性の時期に入り込もうとしているかを適切に判断できる場合、価値が低下する前に投資を撤回できる可能性があります。あるいは、ボラティリティの程度を正確に予測できる場合、投資家が彼らのinveを維持している場合不安定な期間を通じてステンション、彼らはまた、彼らの保有がかなり増加するのを見るかもしれません。

ボラティリティモデルは必ずしも完全に正確ではありませんが、特に大きな時間枠では、ビジネス環境の重要な部分です。ビジネスの運命は、変化を正確に予測する能力に依存しているため、今日ではボラティリティモデルが一般的に使用されています。テクノロジーの進歩と市場の仕事の研究が、人間のエコノミストが能力を持つよりも何倍も高度な計算を実行するコンピューターによって解釈できるようになるにつれて、これらのモデルの正確性と使用は成長することしか期待できません。

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