Qui trình GARCH (GARCH process) là gì? Đặc điểm

Ảnh minh họa. Nguồn: Investopedia.

Qui trình GARCH

Khái niệm

Qui trình GARCH trong tiếng Anh là GARCH process.

Qui trình GARCH là quá trình phương sai thay đổi có điều kiện tự phát (Generalized autoregressive conditional heterokedasticity), là một thuật ngữ kinh tế lượng được phát triển vào năm 1982 bởi Robert F. Engle, một nhà kinh tế đoạt giải Nobel Kinh tế năm 2003. Thuật ngữ này dùng để mô tả một cách tiếp cận nhằm ước tính sự biến động trên thị trường tài chính. 

Mô hình GARCH có nhiều hình thức. Qui trình GARCH thường được các chuyên gia mô hình tài chính ưa thích vì nó cung cấp bối cảnh thực tế hơn các hình thức khác khi cố gắng dự đoán giá và tỉ lệ của các công cụ tài chính.

Đặc điểm của Qui trình GARCH

Phương sai thay đổi mô tả sự biến đổi bất thường của một sai số hoặc biến, trong một mô hình thống kê. Về cơ bản, nếu tồn tại phương sai thay đổi, các số liệu không tạo thành một mô hình tuyến tính. Thay vào đó, chúng có xu hướng co cụm vào một khu vực. Kết quả là các kết luận và giá trị dự đoán mà người ta có thể rút ra từ mô hình sẽ không đáng tin cậy.

GARCH là một mô hình thống kê có thể được sử dụng để phân tích một số loại dữ liệu tài chính khác nhau, ví dụ, dữ liệu kinh tế vĩ mô. Các định chế tài chính thường sử dụng mô hình này để ước tính sự biến động của lợi nhuận cho cổ phiếu, trái phiếu và các chỉ số thị trường. 

Họ sử dụng thông tin kết quả để giúp xác định giá và đánh giá tài sản nào có khả năng mang lại lợi nhuận cao hơn, cũng như dự báo lợi nhuận của các khoản đầu tư hiện tại để giúp phân bổ tài sản, phòng ngừa rủi ro, quản lí rủi ro và tối ưu hóa danh mục đầu tư.

Qui trình chung cho mô hình GARCH bao gồm ba bước. Đầu tiên là ước tính một mô hình tự phát phù hợp nhất. Thứ hai là tính toán tự động tương quan của các sai số. Bước thứ ba là kiểm định giả thiết thống kê. 

Hai phương pháp khác được sử dụng rộng rãi để ước tính và dự đoán biến động tài chính là phương pháp biến động lịch sử cổ điển (VolSD) và phương pháp biến động trung bình di chuyển theo cấp số nhân (VolEWMA).

Ví dụ về mô hình GARCH

Các mô hình GARCH giúp mô tả thị trường tài chính trong đó biến động có thể thay đổi, trở nên biến động hơn trong thời kì khủng hoảng tài chính hoặc các sự kiện thế giới và ít biến động hơn trong thời kì tăng trưởng kinh tế tương đối bình tĩnh và ổn định. 

Ví dụ, trên một biểu đồ lợi nhuận, lợi nhuận chứng khoán có thể trông tương đối đồng đều trong những năm dẫn đến một cuộc khủng hoảng tài chính như năm 2007, tuy nhiên trong khoảng thời gian sau khi xảy ra khủng hoảng, lợi nhuận có thể tăng vọt từ tiêu cực đến tích cực.

Hơn nữa, sự biến động tăng lên có thể dùng để dự đoán về sự biến động trong tương lai. Sự biến động sau đó có thể trở lại mức tương tự như mức trước khủng hoảng hoặc đồng đều hơn trong tương lai. Một mô hình hồi qui đơn giản không tính đến sự thay đổi của biến động này trên thị trường tài chính.

(Theo Investopedia)