Авторегресивна условна хетерокедастичност (ARCH)

Какво е авторегресивна условна хетерокедастичност?

Авторегресивната условна хетерокедастичност (ARCH) е статистически модел от времеви серии, използван за анализ на ефектите, оставени необясними от иконометричните модели. В тези модели терминът за грешка е остатъчният резултат, оставен необяснен от модела. Предположението на иконометричните модели е, че дисперсията на този термин ще бъде еднаква. Това е известно като "хомосекдастичност". При някои обстоятелства обаче тази дисперсия не е еднаква, а "хетерокедастична".

Разбиране на автогресивната условна хетерокедастичност

Всъщност дисперсията на тези термини за грешка е не просто нееднаква, но е повлияна от отклонения, предшестващи нея. Това се нарича "авторегресия." По същия начин, в статистиката, когато дисперсията на даден термин е повлияна от дисперсията на една или повече други променливи, тя е „условна“.

Това е особено вярно при анализи на финансовите пазари във времеви серии. Например, на пазарите на ценни книжа периодите с ниска волатилност често са последвани от периоди на висока волатилност. Така че вариацията на термина за грешка, описващ тези пазари, би била различна в зависимост от дисперсията на предходни периоди.

Проблемът с хетероскедастичността е, че той прави интервалите на доверие твърде тесни, като по този начин дава по-голямо усещане за точност, отколкото е гарантирано от иконометричния модел. ARCH моделите се опитват да моделират дисперсията на тези термини за грешка и в процеса коригират проблемите, произтичащи от хетерокедастичност. Целта на моделите ARCH е да осигурят мярка за нестабилност, която може да бъде използвана при вземане на финансови решения.

На финансовите пазари анализаторите наблюдават нещо, наречено клъстер на колебливост, в който периодите на ниска волатилност са последвани от периоди на висока волатилност и обратно. Например, нестабилността на S&P 500 беше необичайно ниска за продължителен период по време на биковия пазар от 2003 до 2007 г., преди да достигне рекордни нива по време на корекцията на пазара през 2008 г. Моделите ARCH са в състояние да коригират статистическите проблеми, произтичащи от това тип модел в данните. В резултат на това те станаха опори при моделирането на финансови пазари, които проявяват нестабилност. Концепцията ARCH е разработена от икономиста Робърт Ф. Енгъл, за който той печели Нобеловата награда за икономически науки през 2003 г.

Сравнете инвестиционни сметки Име на доставчика Описание Разкриване на рекламодатели × Офертите, които се появяват в тази таблица, са от партньорства, от които Investopedia получава компенсация.

Свързани условия

Определение с обобщена авторегресивна условна хетерокедастичност (GARCH) Обобщена авторегресивна условна хетерокедастичност (GARCH) е статистически модел, използван за оценка на променливостта на възвръщаемостта на запасите. повече GARCHP rocess Обобщеният процес на авторегресивна условна хетерокедастичност (GARCH) е иконометричен термин, използван за описване на подход за оценка на нестабилността на финансовите пазари. повече Временно изменчива волатилност Определение Променливата във времето изменчивост се отнася до колебанията в летливостта през различни времеви периоди. повече Хетерокедастичност В статистиката хетерокедастичността се случва, когато стандартните отклонения на променлива, наблюдавани за определен период от време, са непостоянни. още Робърт Ф. Енгъл III Робърт Енгъл III е американски икономист, спечелил Нобеловата награда за икономика за 2003 г. за анализа на данните от времеви серии с променлива във времето колебливост. повече Инструментът за анализ на модела на Мертон Моделът Мертън е инструмент за анализ, използван за оценка на кредитния риск от дълга на корпорацията. Анализаторите и инвеститорите използват модела на Мертън, за да разберат финансовите възможности на една компания. повече партньорски връзки