변동성 모델이란 무엇입니까?

변동성 모델은 일반적인 비즈니스 관행에 대한 불확실성과 잠재적 중단을 예측하는 데 사용되는 모델링 형식입니다. 이러한 모델은 많은 데이터 분석가가 경쟁력을 유지하기 위해 비즈니스 모델을 변경해야하는 비즈니스 미래의 순간을 이해하고 예측하기 위해 사용됩니다. 좋은 변동성 모델은 시장에서 미래의 합병증에 대비할 수없는 경쟁자에게 우위를 제공 할 수 있습니다.

오늘날 분석가들은 몇 가지 변동성 모델을 사용하고 있습니다. ARCH-GARCH 모델과 확률 변동성 모델은 가장 일반적인 유형 중 두 가지입니다. 이 두 모델은 모두 "화이트 노이즈"개념에 따라 변동성을 결정합니다. 이는 숫자 필드에서 변수의 무작위 표현으로, 분석되는 시간 프레임에서 그래프 합계가 0과 같습니다.

ARCH-GARCH 휘발성 모델은 간단한 형태의 휘발성 모델입니다. 약어 "ARCH-GARCH"는 "자가 회귀 조건부 이분산성 (autoregressive conditional heteroskedasticity) 일반화-자가 회귀 조건부 이분산성"을 의미합니다. 이 모델은 하나의 백색 노이즈 소스 만 결과 생성에 사용하는 방정식의 일부로 해석합니다. 확률 변동성 모델은 백색 잡음의 여러 가지 다른 보정을 고려하여 더 복잡합니다. 이러한 교정은 예상치 못한 변화, 혁신 및 일정 기간 동안 발생할 수있는 데이터 변경을 나타냅니다.

변동성을 이해하는 것은 시간이 지남에 따라 가치가 변동될 수있는 주식 및 사업체에 투자하려는 사람들에게 특히 중요합니다. 투자자가 수익성이 불확실한시기에 투자가 시작될시기를 제대로 결정할 수 있다면 가치가 떨어지기 전에 투자를 철회 할 수 있습니다. 대안 적으로, 변동성의 정도를 정확하게 예측할 수 있고 투자자들이 불안정한 기간 동안 투자를 유지한다면, 보유가 상당히 증가하는 것을 볼 수도 있습니다.

변동성 모델이 특히 전체 시간 범위에 걸쳐 항상 완전히 정확한 것은 아니지만 비즈니스 환경에서 중요한 부분입니다. 비즈니스의 운명은 변화를 정확하게 예측할 수있는 능력에 달려 있으므로 오늘날 변동성 모델이 일반적으로 사용됩니다. 기술이 발전하고 시장이 어떻게 작동하는지에 대한 연구가 인간 경제학자가 할 수있는 것보다 몇 배나 더 고급 계산을 수행하는 컴퓨터로 해석 될 수 있기 때문에 이러한 모델의 정확성과 사용은 증가 할 것으로 예상됩니다.