ボラティリティモデルとは

ボラティリティモデルは、通常のビジネス慣行に対する不確実性と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が、競争力を維持するためにビジネスモデルの変更が必要となるビジネスの将来の瞬間を理解し、予測しようとするために使用されます。 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争相手に優位性を提供できます。

今日、アナリストが使用しているボラティリティモデルがいくつかあります。 ARCH-GARCHモデルと確率的ボラティリティモデルは、最も一般的なタイプの2つです。 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、数値フィールド内の変数のランダム化された表現であり、そのグラフ化された合計は、分析されている時間枠にわたってゼロに等しくなります。

ARCH-GARCHボラティリティモデルは、ボラティリティモデルのより単純な形式です。 頭字語「ARCH-GARCH」は、「一般化された自己回帰条件付き不均一分散-自己回帰条件付き不均一分散」を表します。 これらのモデルは、結果を生成するために使用する方程式の一部として、ホワイトノイズの1つのソースのみを解釈します。 確率的ボラティリティ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ます。 これらのキャリブレーションは、一定期間にわたって発生する可能性のあるデータに対する予期しない変更、革新、および変更を表すことを目的としています。

ボラティリティを理解することは、時間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、投資が不確実な収益性の時期に入る時期を適切に判断できれば、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、投資家が不安定な期間を通じて投資を維持する場合、保有額が大幅に増加することもあります。

ボラティリティモデルは、特に長い時間枠で常に完全に正確であるとは限りませんが、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。 技術が進歩し、市場がどのように機能するかの研究が、人間の経済学者ができるよりもはるかに高度な計算を実行するコンピューターによって解釈されるようになると、これらのモデルの精度と使用は成長することが予想されます。