Hva er en volatilitetsmodell?

En volatilitetsmodell er en form for modellering som brukes til å forutsi øyeblikk av usikkerhet og potensiell forstyrrelse av normal forretningspraksis.Disse modellene brukes av mange dataanalytikere for å prøve å forstå og forutsi øyeblikk i fremtiden for sin virksomhet der endringer i forretningsmodellen kan være nødvendig for å forbli konkurransedyktige.En god volatilitetsmodell kan gi en virksomhet en fordel på konkurrenter som kanskje ikke er forberedt på fremtidige komplikasjoner på markedet.

Det er flere volatilitetsmodeller som er i bruk av analytikere i dag.Arch-Garch-modellen og den stokastiske volatilitetsmodellen er to av de vanligste typene.Begge disse modellene bestemmer volatilitet basert på begrepet hvit støy.Dette er en randomisert representasjon av variabler i et tallfelt hvis grafiske sum tilsvarer null over tidsrammen som analyseres.

En erke-garch volatilitetsmodell er den enklere formen for volatilitetsmodell.Forkortelsen Arch -Garch står for autoregressiv betinget heteroskedastisitet generalisert - autoregressiv betinget heteroskedastisitet.Disse modellene tolker bare en kilde til hvit støy som en del av ligningen de bruker for å gi resultater.Den stokastiske volatilitetsmodellen er mer kompleks, og fakturerer i flere forskjellige kalibreringer av hvit støy.Hvis investorer er i stand til å bestemme når investeringene deres er i ferd med å inngå tider med usikker lønnsomhet, kan de være i stand til å trekke investeringene før verdien avtar.Alternativt, hvis graden av volatilitet kan forutses nøyaktig og investorer holder investeringene gjennom en periode med ustabilitet, kan de også se at eierandelen øker betydelig.

Selv om en volatilitetsmodell ikke alltid er helt nøyaktig, spesielt over store tidsrammer, dener en viktig del av forretningsmiljøet.Skjebnen til en virksomhet er avhengig av dens evne til nøyaktig å forutse endringer, og derfor er volatilitetsmodeller i vanlig bruk i dag.Etter hvert som teknologien går videre og studiet av hvordan markeder fungerer, kan tolkes av datamaskiner som utfører beregninger mange ganger mer avanserte enn menneskelige økonomer er i stand til, kan nøyaktigheten og bruken av disse modellene bare forventes å vokse.