Proceso GARCH

Qué es el proceso GARCH?

El proceso de heteroskedasticidad condicional autorregresiva generalizada (GARCH) es un término econométrico desarrollado en 1982 por Robert F. Engle, economista y ganador del Premio Nobel de Economía en 2003. GARCH describe un enfoque para estimar la volatilidad en los mercados financieros.

Existen varias formas de modelización GARCH. Los profesionales de las finanzas suelen preferir el proceso GARCH porque ofrece un contexto más real que otros modelos cuando se trata de predecir los precios y los tipos de los instrumentos financieros.

Puntos clave:

  • El proceso de heteroskedasticidad condicional autorregresiva generalizada (GARCH) es un enfoque para estimar la volatilidad de los mercados financieros.
  • Las instituciones financieras utilizan el modelo para estimar la volatilidad del rendimiento de las acciones, los bonos y otros vehículos de inversión.
  • El proceso GARCH proporciona un contexto más real que otros modelos a la hora de predecir los precios y los tipos de los instrumentos financieros.

Entender el proceso GARCH

La heteroskedasticidad describe el patrón irregular de variación de un término de error, o variable, en un modelo estadístico. Esencialmente, cuando hay heteroscedasticidad, las observaciones no se ajustan a un patrón lineal. En cambio, tienden a agruparse.

El resultado es que las conclusiones y el valor predictivo extraídos del modelo no serán fiables. GARCH es un modelo estadístico que puede utilizarse para analizar distintos tipos de datos financieros, por ejemplo, datos macroeconómicos. Las instituciones financieras suelen utilizar este modelo para estimar la volatilidad de los rendimientos de las acciones, los bonos y los índices de mercado. Los inversores utilizan la información resultante para determinar los precios, juzgar qué activos proporcionarán potencialmente mayores rendimientos y prever los rendimientos de las inversiones actuales para ayudarles en sus decisiones de asignación de activos, cobertura, gestión de riesgos y optimización de carteras.

El proceso general de un modelo GARCH consta de tres pasos. La primera es estimar el modelo autorregresivo que mejor se ajusta. La segunda consiste en calcular las autocorrelaciones del término de error. El tercer paso es la prueba de significación.

Otros dos enfoques ampliamente utilizados para estimar y predecir la volatilidad financiera son el método clásico de la volatilidad histórica (VolSD) y el método de la volatilidad media móvil ponderada exponencialmente (VolEWMA).

Los modelos GARCH son los mejores para los rendimientos de los activos

Los procesos GARCH difieren de los modelos homocedásticos, que suponen una volatilidad constante y se utilizan en el análisis básico de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). El método OLS pretende minimizar las desviaciones entre los puntos de datos y una línea de regresión que se ajuste a esos puntos. En el caso de los rendimientos de los activos, la volatilidad parece variar durante ciertos periodos y depender de la varianza pasada, lo que hace que un modelo homoscedástico sea subóptimo.

Los procesos GARCH, al ser autorregresivos, dependen de las observaciones pasadas al cuadrado y de las varianzas pasadas para modelar la varianza actual. Los procesos GARCH se utilizan ampliamente en las finanzas debido a su eficacia para modelar los rendimientos de los activos y la inflación. GARCH pretende minimizar los errores de previsión teniendo en cuenta los errores de previsión anteriores y mejorando la precisión de las predicciones en curso.

Ejemplo del proceso GARCH

Los modelos GARCH describen mercados financieros en los que la volatilidad puede cambiar, volviéndose más volátil durante periodos de crisis financieras o acontecimientos mundiales y menos volátil durante periodos de relativa calma y crecimiento económico estable. En un gráfico de rendimientos, por ejemplo, los rendimientos de las acciones pueden parecer relativamente uniformes en los años que preceden a una crisis financiera como la de 2007.

Sin embargo, en el periodo que sigue al inicio de una crisis, los rendimientos pueden oscilar de forma salvaje entre el territorio negativo y el positivo. Además, el aumento de la volatilidad puede predecir la volatilidad futura. La volatilidad puede volver a niveles parecidos a los de antes de la crisis o ser más uniforme en el futuro. Un simple modelo de regresión no tiene en cuenta esta variación de la volatilidad que presentan los mercados financieros. No es representativo de los „cisnes negros” que ocurren con más frecuencia de lo previsto.

Proceso GARCH

Qué es el proceso GARCH?

El proceso de heteroskedasticidad condicional autorregresiva generalizada (GARCH) es un término econométrico desarrollado en 1982 por Robert F. Engle, economista y ganador del Premio Nobel de Economía en 2003. GARCH describe un enfoque para estimar la volatilidad en los mercados financieros.

Existen varias formas de modelización GARCH. Los profesionales de las finanzas suelen preferir el proceso GARCH porque proporciona un contexto más real que otros modelos cuando se trata de predecir los precios y los tipos de los instrumentos financieros.

Puntos clave:

  • El proceso de heteroskedasticidad condicional autorregresiva generalizada (GARCH) es un enfoque para estimar la volatilidad de los mercados financieros.
  • Las instituciones financieras utilizan el modelo para estimar la volatilidad del rendimiento de las acciones, los bonos y otros vehículos de inversión.
  • El proceso GARCH ofrece un contexto más real que otros modelos a la hora de predecir los precios y los tipos de los instrumentos financieros.

Cómo entender el proceso GARCH

La heteroscedasticidad describe el patrón irregular de variación de un término de error, o variable, en un modelo estadístico. Esencialmente, cuando hay heteroscedasticidad, las observaciones no se ajustan a un patrón lineal. En cambio, tienden a agruparse.

El resultado es que las conclusiones y el valor predictivo extraídos del modelo no serán fiables. GARCH es un modelo estadístico que puede utilizarse para analizar distintos tipos de datos financieros, por ejemplo, datos macroeconómicos. Las instituciones financieras suelen utilizar este modelo para estimar la volatilidad de los rendimientos de las acciones, los bonos y los índices de mercado. Utilizan la información resultante para determinar los precios, juzgar qué activos proporcionarán potencialmente mayores rendimientos y prever los rendimientos de las inversiones actuales para ayudarles en sus decisiones de asignación de activos, cobertura, gestión de riesgos y optimización de carteras.

El proceso general de un modelo GARCH consta de tres pasos. La primera consiste en estimar el modelo autorregresivo que mejor se ajusta. La segunda es calcular las autocorrelaciones del término de error. El tercer paso es comprobar la significación.

Otros dos enfoques ampliamente utilizados para estimar y predecir la volatilidad financiera son el método de la volatilidad histórica clásica (VolSD) y el método de la volatilidad media móvil ponderada exponencialmente (VolEWMA).

Los modelos GARCH son los que mejor se ajustan a los rendimientos de los activos

Los procesos GARCH difieren de los modelos homocedásticos, que suponen una volatilidad constante y se utilizan en el análisis básico de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). OLS pretende minimizar las desviaciones entre los puntos de datos y una línea de regresión que se ajuste a esos puntos. En el caso de los rendimientos de los activos, la volatilidad parece variar durante ciertos periodos y depender de la varianza pasada, lo que hace que un modelo homoscedástico sea subóptimo.

Los procesos GARCH, al ser autorregresivos, dependen de observaciones pasadas al cuadrado y de varianzas pasadas para modelar la varianza actual. Los procesos GARCH se utilizan ampliamente en las finanzas debido a su eficacia para modelar el rendimiento de los activos y la inflación. El objetivo de GARCH es minimizar los errores de previsión teniendo en cuenta los errores de previsión anteriores y mejorando la precisión de las predicciones actuales.

Ejemplo de proceso GARCH

Los modelos GARCH describen mercados financieros en los que la volatilidad puede cambiar, volviéndose más volátil durante periodos de crisis financieras o acontecimientos mundiales y menos volátil durante periodos de relativa calma y crecimiento económico estable. En un gráfico de rendimientos, por ejemplo, los rendimientos de las acciones pueden parecer relativamente uniformes en los años previos a una crisis financiera como la de 2007.

Sin embargo, en el periodo que sigue al inicio de una crisis, los rendimientos pueden oscilar de forma salvaje entre el territorio negativo y el positivo. Además, el aumento de la volatilidad puede ser predictivo de la volatilidad en el futuro. La volatilidad puede entonces volver a niveles parecidos a los de antes de la crisis o ser más uniforme en el futuro. Un modelo de regresión simple no tiene en cuenta esta variación de la volatilidad que presentan los mercados financieros. No es representativo de los „cisnes negros” que ocurren con más frecuencia de lo previsto.

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