ग्रॅच प्रक्रिया

ग्रर्च प्रक्रिया म्हणजे काय?

रॉबर्ट एफ द्वारा समर्थित, जीआरच प्रक्रियेच्या अर्थानुसार, जीआरएच म्हणजे सामान्यीकृत ऑटोरॅग्रिव्ह कंडिशनल हेटरोस्केस्टीसिटी. आर्थिक बाजारपेठेतील अस्थिरतेची पातळी शोधण्यासाठी ही संकल्पना वापरली जाते. बरेच तज्ञ आणि व्यावसायिक गुंतवणूकदार स्टॉक मार्केटमधील अस्थिरता शोधण्यासाठी जीआरच पद्धतीला पसंती देतात.

ते स्टॉक उद्योगातील भविष्यातील ट्रेंडचा अंदाज लावण्यासाठी एक अचूक आणि अस्सल तंत्र मानतात. गुंतवणूकीसाठी आणि व्यापारासाठी खुले असलेल्या सर्व प्रकारच्या आर्थिक साधनांची किंमत निश्चित करण्यासाठी देखील याचा वापर केला जाऊ शकतो.

ग्रॅच प्रक्रियेचे विहंगावलोकन

हेटेरोस्केस्टीसिटी हा शब्द व्हेरिएबल्सच्या असमान पॅटर्नला सूचित करतो. मूलभूतपणे, व्हेरिएबल्स हेटरोस्केस्टीसिटीमध्ये रेषीय नमुना तयार करीत नाहीत. त्याऐवजी क्लस्टर तयार करतात. म्हणूनच आम्हाला निष्कर्षातून प्राप्त होणारे अंदाजित मूल्य अचूक होणार नाही. हे सांख्यिकीय मॉडेल मुख्यत: आर्थिक साधनांची श्रेणी ओळखण्यासाठी आणि वेळोवेळी या वस्तूंमध्ये किंवा आर्थिक साधनांमधील ट्रेंड आणि किंमतीतील बदलांचा अंदाज लावण्यास मदत करण्यासाठी वापरला जातो.

जरी स्थापित झालेल्या वित्तीय संस्था साठा आणि उपकरणांवर योग्य बाजारपेठ संशोधन करण्यासाठी अस्थिरतेची पातळी शोधण्यासाठी जीआरच पध्दतीचा वापर करतात. स्टॉक निष्कर्षाचा अंदाज लावण्यासाठी आणि निष्कर्षातून मिळालेल्या परिणामाचा उपयोग ते करतात की कोणत्या मालमत्तेत दीर्घकाळ कामगिरी करण्याची क्षमता असते. या प्रक्रियेचा वापर आपल्या गुंतवणूकीवरील उत्पन्नाच्या अंदाजासाठी देखील केला जाऊ शकतो, आपल्याला आपली मालमत्ता वाटप करण्याची आणि त्यानुसार गुंतवणूक करण्याची संधी मिळते.

बरेच गुंतवणूकदार आणि स्थानिक व्यापारी त्यांचे गुंतवणूक पोर्टफोलिओ सुधारण्यासाठी जीआरच पध्दतीचा विचार करतात, तर काहीजण गुंतवणूकीची माहिती देण्याचे निर्णय म्हणून वापरतात.

होमोगेस्टेस्टिक दृष्टिकोनापेक्षा जीरच मॉडेल कसे वेगळे आहे?

आता हे लक्षात घेणे आवश्यक आहे की जीआरच मॉडेल प्रमाणित होमोस्केस्टेस्टीक दृष्टिकोनापेक्षा पूर्णपणे भिन्न आहे, ज्यामध्ये गुंतवणूकदार सतत अस्थिरता गृहित धरतात. नंतरचे ओएलएस (सामान्य किमान चौरस) विश्लेषणामध्ये सामान्यतः वापरले जाते. हे मॉडेल अचूक सिद्ध होऊ शकते, परंतु वेळोवेळी अस्थिरता पातळीत बदल होत असल्याचे आम्ही दुर्लक्ष करू शकत नाही. जेव्हा मालमत्ता परताव्याची येते तेव्हा अस्थिरता एकसारखी नसते. अस्थिरतेचा काही भाग मागील भिन्नतेवर अवलंबून असतो. हे सर्व घटक लक्षात घेऊन हे सांगणे सुरक्षित आहे की ऑर्डिनरी लेस्ट स्क्वेअर Analनालिसिस सबऑप्टिमल असू शकते.

आता जीआरच हा एक ऑटोरेग्रेसिव दृष्टीकोन आहे, तो सध्याचा फरक निश्चित करण्यासाठी स्टॉक इंडस्ट्रीतील पूर्वीच्या रूपांवर अवलंबून आहे. मॉडेलचा विश्वासार्हतेमुळे आर्थिक बाजारात आणि शेअर उद्योगात मोठ्या प्रमाणात वापर केला जातो. हे शोधण्यासाठी एक प्रभावी मॉडेल असल्याचे सिद्ध झाले आहेमहागाई तसेच मालमत्ता परतावा. संभाव्य अंदाजाच्या सर्व प्रकारच्या त्रुटी कमी करणे आणि वित्तीय बाजारात किंमतीच्या अंदाजाची अचूकता वाढविणे हे मुख्य उद्दीष्ट आहे. गुंतवणूकदारांना भविष्यातील अचूक भविष्यवाणी करण्यात मदत करण्यासाठी हे भूतकाळातील भिन्नता विचारात घेते.

अस्थिरतेचे दर भिन्न असलेल्या बाजारपेठांना संकल्पना ठळक करते. दुसर्‍या शब्दांत, हे आर्थिक बाजारपेठ दर्शविते, जिथे अस्थिरतेत बदल होण्याची अपेक्षा आहे. मुळात, आर्थिक पेचप्रसंगी या बाजारात अस्थिरता अधिक असते.