GARCH ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ

GARCH ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎಂದರೇನು?

GARCH ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅರ್ಥದ ಪ್ರಕಾರ, GARCH ಎಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಆಟೋರೆಗ್ರೆಸಿವ್ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಹೆಟೆರೊಸ್ಕೆಡಾಸ್ಟಿಕ್. ಹಣಕಾಸು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಚಂಚಲತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಹೂಡಿಕೆದಾರರು ಷೇರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿನ ಚಂಚಲತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು GARCH ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ.

ಸ್ಟಾಕ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು to ಹಿಸಲು ಇದು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ತಂತ್ರವೆಂದು ಅವರು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹೂಡಿಕೆ ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟಿಗೆ ಮುಕ್ತವಾಗಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ಹಣಕಾಸು ಸಾಧನಗಳ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಹ ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

GARCH ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅವಲೋಕನ

ಹೆಟೆರೋಸ್ಕೆಡಾಸ್ಟಿಕ್ ಎಂಬ ಪದವು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಅಸಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಹೆಟೆರೋಸ್ಕೆಡಾಸ್ಟಿಟಿಯಲ್ಲಿ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ತೀರ್ಮಾನದಿಂದ ನಾವು ಪಡೆಯುವ ಅಂದಾಜು ಮೌಲ್ಯವು ನಿಖರವಾಗಿರದ ಕಾರಣ ಅದು. ಈ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯ ಹಣಕಾಸು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಈ ಸರಕುಗಳು ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸು ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಲೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ict ಹಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಥಾಪಿತ ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಹ ಷೇರುಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸರಿಯಾದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನೆ ನಡೆಸಲು ಮತ್ತು ಚಂಚಲತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು GARCH ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಅವರು ತೀರ್ಮಾನದಿಂದ ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಯನ್ನು to ಹಿಸಲು ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಆಸ್ತಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಹೂಡಿಕೆಯ ಆದಾಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು, ನಿಮ್ಮ ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಅನೇಕ ಹೂಡಿಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಹೂಡಿಕೆ ಬಂಡವಾಳವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು GARCH ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಇತರರು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮಾರ್ಗವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.

GARCH ಮಾದರಿ ಹೋಮೋಸ್ಕೆಡಾಸ್ಟಿಕ್ ವಿಧಾನದಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?

ಈಗ, GARCH ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಹೋಮೋಸ್ಕೆಡಾಸ್ಟಿಕ್ ವಿಧಾನಕ್ಕಿಂತ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ, ಇದರಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆದಾರರು ನಿರಂತರ ಚಂಚಲತೆಯನ್ನು to ಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಎರಡನೆಯದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ OLS (ಸಾಮಾನ್ಯ ಕನಿಷ್ಠ ಚೌಕಗಳು) ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ನಿಖರವೆಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿದರೂ, ಚಂಚಲತೆಯ ಮಟ್ಟವು ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ನಾವು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆಸ್ತಿ ಆದಾಯದ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಬಂದರೆ, ಚಂಚಲತೆ ಎಂದಿಗೂ ಒಂದೇ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಚಂಚಲತೆಯ ಕೆಲವು ಭಾಗವು ಹಿಂದಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಎಲ್ಲ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಕನಿಷ್ಠ ಚೌಕಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಬ್‌ಪ್ಟಿಮಲ್ ಆಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ.

ಈಗ GARCH ಒಂದು ಸ್ವಯಂ-ಪ್ರಗತಿಶೀಲ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸ್ಟಾಕ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿನ ಹಿಂದಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಅದರ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯಿಂದಾಗಿ ಹಣಕಾಸು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಷೇರು ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆಹಣದುಬ್ಬರ ಹಾಗೆಯೇ ಆಸ್ತಿ ಆದಾಯ. ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಲೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಹೂಡಿಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇದು ಹಿಂದಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ವಿಭಿನ್ನ ಚಂಚಲತೆಯ ದರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ಹಣಕಾಸು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಚಂಚಲತೆಯು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಆರ್ಥಿಕ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಈ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಚಂಚಲತೆಯು ಹೆಚ್ಚಿರುತ್ತದೆ.