Processo GARCH

O que é o processo GARCH?

O processo de heteroscedasticidade condicional autorregressiva generalizada (GARCH) é um termo econométrico desenvolvido em 1982 por Robert F. Engle, economista e ganhador do Prêmio Nobel de Economia em 2003. GARCH descreve uma abordagem para estimar a volatilidade nos mercados financeiros.

Existem várias formas de modelagem GARCH. Profissionais financeiros geralmente preferem o processo GARCH porque ele fornece um contexto mais real do que outros modelos ao tentar prever os preços e taxas de instrumentos financeiros.

Compreendendo o processo GARCH

A heteroscedasticidade descreve o padrão irregular de variação de um termo ou variável de erro em um modelo estatístico. Essencialmente, onde há heteroscedasticidade, as observações não obedecem a um padrão linear. Em vez disso, eles tendem a se agrupar.

O resultado é que as conclusões e o valor preditivo extraído do modelo não serão confiáveis. GARCH é um modelo estatístico que pode ser usado para analisar vários tipos diferentes de dados financeiros, por exemplo, dados macroeconômicos. As instituições financeiras geralmente usam esse modelo para estimar a volatilidade dos retornos de ações, títulos e índices de mercado. Eles usam as informações resultantes para determinar a precificação, julgar quais ativos irão potencialmente fornecer retornos mais elevados e prever os retornos dos investimentos atuais para ajudar em suas decisões de alocação de ativos, hedging, gestão de risco e otimização de portfólio.

O processo geral para um modelo GARCH envolve três etapas. O primeiro é estimar um modelo autoregressivo de melhor ajuste. A segunda é calcular autocorrelações do termo de erro. A terceira etapa é testar a significância.

Duas outras abordagens amplamente utilizadas para estimar e prever a volatilidade financeira são o método clássico da volatilidade histórica (VolSD) e o método da volatilidade média móvel exponencialmente ponderada (VolEWMA).

Modelos GARCH melhores para devoluções de ativos

Os processos GARCH diferem dos modelos homoscedásticos, que assumem volatilidade constante e são usados ​​em análises básicas de mínimos quadrados ordinários (OLS). OLS visa minimizar os desvios entre os pontos de dados e uma linha de regressão para ajustar esses pontos. Com os retornos dos ativos, a volatilidade parece variar durante certos períodos e depende da variância passada, tornando um modelo homoscedástico subótimo.

Os processos GARCH, por serem autorregressivos, dependem de observações quadradas e variações passadas para modelar a variância atual. Os processos GARCH são amplamente utilizados em finanças devido à sua eficácia na modelagem de retornos de ativos e inflação. O GARCH visa minimizar os erros na previsão, contabilizando os erros na previsão anterior e melhorando a precisão das previsões em andamento.

Exemplo do processo GARCH

Os modelos GARCH descrevem os mercados financeiros nos quais a volatilidade pode mudar, tornando-se mais volátil durante os períodos de crises financeiras ou eventos mundiais e menos volátil durante os períodos de relativa calma e crescimento econômico estável. Em um gráfico de retornos, por exemplo, os retornos das ações podem parecer relativamente uniformes nos anos que levaram a uma crise financeira como a de 2007.

No período que se segue ao início de uma crise, no entanto, os retornos podem oscilar descontroladamente de território negativo para positivo. Além disso, o aumento da volatilidade pode ser um indicador de volatilidade no futuro. A volatilidade pode então retornar a níveis semelhantes aos níveis pré-crise ou ser mais uniforme daqui para frente. Um modelo de regressão simples não leva em conta essa variação na volatilidade exibida nos mercados financeiros. Não é representativo dos eventos do ” cisne negro ” que ocorrem com mais frequência do que o previsto.