GARCH ప్రాసెస్

GARCH ప్రాసెస్ అంటే ఏమిటి?

GARCH ప్రాసెస్ అర్ధం ప్రకారం, రాబర్ట్ F చేత రూపొందించబడినది, GARCH అంటే సాధారణీకరించిన ఆటోరెగ్రెసివ్ షరతులతో కూడిన హెటెరోస్కెడాస్టిసిటీ. ఆర్థిక మార్కెట్లలో అస్థిరత స్థాయిని గుర్తించడానికి ఈ భావన ఉపయోగించబడుతుంది. చాలా మంది నిపుణులు మరియు వృత్తిపరమైన పెట్టుబడిదారులు స్టాక్ మార్కెట్లో అస్థిరతను తెలుసుకోవడానికి GARCH విధానాన్ని ఇష్టపడతారు.

స్టాక్ పరిశ్రమలో భవిష్యత్ పోకడలను అంచనా వేయడానికి ఇది ఖచ్చితమైన మరియు ప్రామాణికమైన సాంకేతికతగా వారు భావిస్తారు. పెట్టుబడి మరియు వాణిజ్యానికి తెరిచిన అన్ని రకాల ఆర్థిక పరికరాల ధరను నిర్ధారించడానికి కూడా దీనిని ఉపయోగించవచ్చు.

GARCH ప్రాసెస్ యొక్క అవలోకనం

హెటెరోస్కెడాస్టిసిటీ అనే పదం వేరియబుల్స్ యొక్క అసమాన నమూనాను సూచిస్తుంది. సాధారణంగా, వేరియబుల్స్ హెటెరోస్కెడాస్టిసిటీలో సరళ నమూనాను ఏర్పరచవు. అవి క్లస్టర్‌గా ఏర్పడతాయి. ముగింపు నుండి మనకు లభించే అంచనా విలువ ఖచ్చితమైనది కాకపోవడానికి కారణం అదే. ఈ గణాంక నమూనా ప్రధానంగా ఆర్థిక సాధనాల శ్రేణిని గుర్తించడానికి మరియు కాలక్రమేణా ఈ వస్తువులు లేదా ఆర్థిక సాధనాలలో పోకడలు మరియు ధర మార్పులను అంచనా వేయడానికి వినియోగదారులకు సహాయపడుతుంది.

స్థాపించబడిన ఆర్థిక సంస్థలు కూడా స్టాక్స్ మరియు సాధనలపై సరైన మార్కెట్ పరిశోధన చేయడానికి మరియు అస్థిరత స్థాయిని గుర్తించడానికి GARCH విధానాన్ని ఉపయోగిస్తాయి. వారు ముగింపు నుండి పొందిన ఫలితాలను స్టాక్ ధరను అంచనా వేయడానికి మరియు దీర్ఘకాలంలో ఏ ఆస్తి మెరుగైన పనితీరును కనబరుస్తుందో తెలుసుకోవడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఈ ప్రక్రియ మీ పెట్టుబడిపై రాబడిని అంచనా వేయడానికి కూడా ఉపయోగపడుతుంది, మీ ఆస్తులను కేటాయించడానికి మరియు తదనుగుణంగా పెట్టుబడులు పెట్టడానికి మీకు అవకాశం ఇస్తుంది.

చాలా మంది పెట్టుబడిదారులు మరియు స్థానిక వ్యాపారులు తమ పెట్టుబడి పోర్ట్‌ఫోలియోను మెరుగుపరచడానికి GARCH విధానాన్ని భావిస్తారు, మరికొందరు దీనిని పెట్టుబడి నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఒక మార్గంగా ఉపయోగిస్తారు.

GARCH మోడల్ హోమోస్కెడాస్టిక్ అప్రోచ్ నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?

ఇప్పుడు, GARCH మోడల్ ప్రామాణిక హోమోస్కెడాస్టిక్ విధానం నుండి పూర్తిగా భిన్నంగా ఉందని గమనించడం ముఖ్యం, దీనిలో, పెట్టుబడిదారులు స్థిరమైన అస్థిరతను to హించుకుంటారు. తరువాతి సాధారణంగా OLS (ఆర్డినరీ లీస్ట్ స్క్వేర్స్) విశ్లేషణలో ఉపయోగిస్తారు. ఈ మోడల్ ఖచ్చితమైనదని రుజువు అయితే, అస్థిరత స్థాయి ఎప్పటికప్పుడు మారుతుందనే వాస్తవాన్ని మేము విస్మరించలేము. ఆస్తి రాబడి విషయానికి వస్తే, అస్థిరత ఎప్పుడూ ఒకేలా ఉండదు. అస్థిరత యొక్క కొంత భాగం గత వ్యత్యాసంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ కారకాలన్నింటినీ దృష్టిలో ఉంచుకుని, సాధారణ తక్కువ చతురస్రాల విశ్లేషణ ఉపశీర్షికగా ఉంటుందని చెప్పడం సురక్షితం.

ఇప్పుడు GARCH ఒక ఆటోరెగ్రెసివ్ విధానం, ఇది ప్రస్తుత వ్యత్యాసాన్ని నిర్ణయించడానికి స్టాక్ పరిశ్రమలో గత వ్యత్యాసాలపై ఆధారపడుతుంది. మోడల్ విశ్వసనీయత కారణంగా ఆర్థిక మార్కెట్లలో మరియు స్టాక్ పరిశ్రమలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది గుర్తించడంలో సమర్థవంతమైన నమూనాగా నిరూపించబడిందిద్రవ్యోల్బణం అలాగే ఆస్తి రాబడి. అన్ని రకాల అంచనా లోపాలను తగ్గించడం మరియు ఆర్థిక మార్కెట్లలో ధర అంచనా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచడం ప్రధాన లక్ష్యం. భవిష్యత్ అంచనాలను ఖచ్చితమైనదిగా చేయడానికి పెట్టుబడిదారులకు సహాయపడటానికి ఇది గత వ్యత్యాసాలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది.

విభిన్న అస్థిరత రేటు ఉన్న మార్కెట్లను ఈ భావన హైలైట్ చేస్తుంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, ఇది ఆర్థిక మార్కెట్లను సూచిస్తుంది, ఇక్కడ అస్థిరత మారుతుందని భావిస్తున్నారు. సాధారణంగా, ఆర్థిక సంక్షోభ సమయంలో ఈ మార్కెట్లలో అస్థిరత ఎక్కువగా ఉంటుంది.