Idősorok elemzése 03 - GARCH modellek (Matlab)

Zhrnutie prednášky

Prednáška v Matlabe predstavuje GARCH modely na modelovanie časovo premenlivej volatility finančných časových radov. Modely vznikli v 80. rokoch a ich tvorca Robert Engle získal Nobelovu cenu. Na dátach s výnosmi štátnych dlhopisov, burzových indexov, komodít a bitcoinu sa ukazuje, že väčšina radov nie je normálne rozdelená a vykazuje heteroskedasticitu, pričom volatilita bitcoinu v čase výrazne kolíše. Volatilita v GARCH závisí od minulých šokov a minulých volatilít so súčtom váh menším ako jedna. Spomenuté sú varianty EGARCH, GJR-GARCH, TARCH a APARCH, ktoré zachytávajú asymetrický vplyv poklesov. Podľa Hansena a Lundea sa má vyskúšať viac špecifikácií a vybrať tá s najnižším informačným kritériom, ktorej rezíduá už nie sú heteroskedastické.

• - GARCH modely modelujú časovo premenlivú volatilitu; ich tvorca Engle získal Nobelovu cenu.
• - Dnešná volatilita závisí od minulých šokov a minulej volatility, súčet váh musí byť menší ako jedna.
• - Finančné rady sú zvyčajne nenormálne a heteroskedastické; bitcoin má výrazne kolísavú volatilitu.
• - Asymetrické varianty (EGARCH, GJR-GARCH, TARCH) zachytávajú silnejšiu reakciu volatility na poklesy cien, typicky na akciových trhoch.
• - APARCH je najvšeobecnejší model, no pri výpočte je praktickejšie vyskúšať všetky kombinácie GARCH modelov.
• - Postup: odhadnúť rôzne GARCH modely, porovnať informačné kritériá a overiť, že rezíduá už nie sú heteroskedastické.
• - Nestačí len aplikovať jeden GARCH model na rad; výber a diagnostika modelu sú nevyhnutné.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.