แบบจำลองความผันผวนเป็นรูปแบบของแบบจำลองที่ใช้ในการทำนายช่วงเวลาของความไม่แน่นอนและการหยุดชะงักที่อาจเกิดขึ้นกับการดำเนินธุรกิจตามปกติ นักวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อพยายามทำความเข้าใจและคาดการณ์ช่วงเวลาในอนาคตของธุรกิจของพวกเขาซึ่งอาจจำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงรูปแบบธุรกิจเพื่อให้สามารถแข่งขันได้ รูปแบบความผันผวนที่ดีจะช่วยให้ธุรกิจมีความได้เปรียบคู่แข่งที่อาจไม่พร้อมสำหรับภาวะแทรกซ้อนในอนาคตในตลาด
วันนี้มีนักวิเคราะห์หลายรูปแบบที่มีความผันผวน รูปแบบ ARCH-GARCH และรูปแบบความแปรปรวนแบบสุ่มเป็นสองประเภทที่พบบ่อยที่สุด ทั้งสองรุ่นนี้พิจารณาความผันผวนตามแนวคิดของ "สัญญาณรบกวนสีขาว" นี่เป็นการแสดงแบบสุ่มของตัวแปรในฟิลด์ตัวเลขซึ่งผลรวมกราฟเท่ากับศูนย์ในกรอบเวลาที่วิเคราะห์
รูปแบบความผันผวน ARCH-GARCH เป็นรูปแบบความผันผวนที่ง่ายขึ้น ตัวย่อ "ARCH-GARCH" ย่อมาจาก "heteroskedasticity แบบปรับเงื่อนไขอัตโนมัติแบบทั่วไป - heteroskedasticity แบบปรับเงื่อนไขอัตโนมัติ" แบบจำลองเหล่านี้แปลความหมายของเสียงสีขาวเพียงแหล่งเดียวซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของสมการที่ใช้ในการสร้างผลลัพธ์ แบบจำลองความแปรปรวนของสโทแคสติกมีความซับซ้อนมากขึ้นโดยคำนึงถึงการสอบเทียบหลายครั้งของสัญญาณรบกวนสีขาว การสอบเทียบเหล่านี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดนวัตกรรมและการเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่อาจพัฒนาในช่วงระยะเวลาหนึ่ง
การทำความเข้าใจกับความผันผวนเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ต้องการลงทุนในหุ้นและธุรกิจที่มูลค่าอาจผันผวนตลอดเวลา หากนักลงทุนสามารถกำหนดได้อย่างถูกต้องว่าเมื่อการลงทุนของพวกเขากำลังจะเข้าสู่ช่วงเวลาของการทำกำไรที่ไม่แน่นอนพวกเขาอาจจะสามารถถอนการลงทุนของพวกเขาก่อนที่มูลค่าจะลดลง อีกทางเลือกหนึ่งหากระดับความผันผวนสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำและนักลงทุนยังคงลงทุนผ่านช่วงเวลาที่ไม่มีเสถียรภาพพวกเขาอาจเห็นการถือครองของพวกเขาเพิ่มขึ้นอย่างมาก
แม้ว่ารูปแบบความผันผวนอาจไม่ถูกต้องทั้งหมดโดยเฉพาะในช่วงเวลาที่กว้าง แต่เป็นส่วนสำคัญของสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ ชะตากรรมของธุรกิจขึ้นอยู่กับความสามารถในการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงอย่างถูกต้องดังนั้นรูปแบบความผันผวนจึงเป็นสิ่งที่ใช้กันทั่วไปในปัจจุบัน ในขณะที่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและการศึกษาว่าตลาดทำงานอย่างไรสามารถตีความได้โดยคอมพิวเตอร์ที่ทำการคำนวณขั้นสูงกว่านักเศรษฐศาสตร์มนุษย์หลายเท่าความสามารถความแม่นยำและการใช้แบบจำลองเหล่านี้คาดว่าจะเติบโตขึ้นเท่านั้น
