Heteroskedasticitate condiționată autoregresivă (ARCH)
Heteroskedasticitatea condițională autoregresivă (ARCH) este un model statistic din seria timpului utilizat pentru a analiza efectele lăsate inexplicabile de modelele econometrice. În aceste modele, termenul de eroare este rezultatul rezidual lăsat neexplicat de model. Presupunerea modelelor econometrice este că variația acestui termen va fi uniformă. Aceasta este cunoscută sub numele de „homoskedasticitate”. Cu toate acestea, în unele circumstanțe, această variație nu este uniformă, ci „heteroskedastică”.
Înțelegerea heterozedasticității condiționale autoregresive
De fapt, variația acestor termeni de eroare nu este doar neuniformă, ci este afectată de variațiile anterioare acesteia. Aceasta este denumită "autoregresiune". În mod similar, în statistici, când variația unui termen este afectată de variația uneia sau mai multor alte variabile, acesta este „condiționat”.
Acest lucru este valabil în special în analizele seriale de timp ale piețelor financiare. De exemplu, pe piețele de valori mobiliare, perioadele de volatilitate scăzută sunt adesea urmate de perioade de volatilitate ridicată. Deci, variația termenului de eroare care descrie aceste piețe ar varia în funcție de variația perioadelor anterioare.
Problema cu heteroskedasticitatea este că face ca intervalele de încredere să fie prea restrânse, dând astfel un sentiment mai mare de precizie decât este justificat de modelul econometric. Modelele ARCH încearcă să modeleze variația acestor termeni de eroare și, în acest proces, sunt corecte pentru problemele rezultate din heteroskedasticitate. Scopul modelelor ARCH este de a oferi o măsură de volatilitate care poate fi utilizată în luarea deciziilor financiare.
Pe piețele financiare, analiștii observă ceva numit clustering de volatilitate în care perioadele de volatilitate scăzută sunt urmate de perioade de volatilitate ridicată și invers. De exemplu, volatilitatea pentru S&P 500 a fost neobișnuit de scăzută pentru o perioadă extinsă în timpul pieței taurului, din 2003 până în 2007, înainte de a atinge nivelurile record în timpul corectării pieței din 2008. Modelele ARCH sunt capabile să corecteze problemele statistice care apar din acest aspect tipul modelului din date. Drept urmare, acestea au devenit elemente de bază în modelarea piețelor financiare care prezintă volatilitate. Conceptul ARCH a fost dezvoltat de economistul Robert F. Engle, pentru care a câștigat premiul Nobel pentru Memorie în Științe Economice din 2003.
Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.