Vad är en volatilitetsmodell?
En volatilitetsmodell är en form av modellering som används för att förutsäga ögonblick av osäkerhet och potentiell störning av normala affärsmetoder. Dessa modeller används av många dataanalytiker för att försöka förstå och förutsäga ögonblick i deras framtid där förändringar av affärsmodellen kan krävas för att förbli konkurrenskraftiga. En bra volatilitetsmodell kan ge företag ett försprång på konkurrenter som kanske inte är beredda på framtida komplikationer på marknaden.
Det finns flera volatilitetsmodeller som används av analytiker idag. ARCH-GARCH-modellen och den stokastiska volatilitetsmodellen är två av de vanligaste typerna. Båda dessa modeller bestämmer volatilitet baserat på begreppet "vitt brus." Detta är en slumpmässig representation av variabler i ett talfält vars grafiska summa motsvarar noll över den tidsram som analyseras.
En ARCH-GARCH-volatilitetsmodell är den enklare formen för volatilitetsmodell. Förkortningen "ARCH-GARCH" står för "autoregressiv villkorad heteroskedasticitet generaliserad - autoregressiv villkorad heteroskedasticitet." Dessa modeller tolkar bara en källa till vitt brus som en del av ekvationen som de använder för att producera resultat. Den stokastiska volatilitetsmodellen är mer komplex och tar hänsyn till flera olika kalibreringar av vitt brus. Dessa kalibreringar är tänkta att representera oförutsedda förändringar, innovationer och förändringar av data som kan utvecklas under en tidsperiod.
Att förstå volatilitet är särskilt viktigt för människor som vill göra investeringar i aktier och företag vars värde kan variera över tid. Om investerare kan fastställa när deras investeringar håller på att gå in i tider med osäker lönsamhet, kan de kunna dra tillbaka sina investeringar innan värdet minskar. Alternativt, om volatilitetsgraden kan förutsägas exakt och investerare behåller sina investeringar under en period av instabilitet, kan de också se att deras innehav ökar avsevärt.
Även om en volatilitetsmodell inte alltid är helt exakt, särskilt över stora tidsramar, är den en viktig del av affärsmiljön. Ett företags öde är beroende av dess förmåga att exakt förutse förändringar, och därför är volatilitetsmodeller ofta i dag. När teknologin utvecklas och studien av hur marknaderna fungerar kan tolkas av datorer som utför beräkningar som många gånger är mer avancerade än mänskliga ekonomer kan, kan dessa modellers noggrannhet och användning bara förväntas växa.