অস্থিরতা ক্লাস্টারিং এবং GARCH ব্যাখ্যা করা হয়েছে

একটি ধ্রুবক-অস্থিরতা মডেল আগামীকালের অনিশ্চয়তাকে আজকের শান্ত বা অশান্ত ছিল কিনা তা স্বাধীন বলে বিবেচনা করে। বাজারের রিটার্ন প্রায়ই সেই সরলীকরণের বিরোধিতা করে

বড় নিখুঁত রিটার্নগুলি উচ্চতর আন্দোলন দ্বারা অনুসরণ করা হয়, যখন শান্ত সময়গুলি প্রায়শই অব্যাহত থাকে। নড়াচড়ার আকার বেশি থাকলেও লক্ষণগুলি বিকল্প হতে পারে

এটি অস্থিরতা ক্লাস্টারিং। এটি রিটার্ন ম্যাগনিটিউড বা স্কোয়ারড রিটার্নে নির্ভরতা বর্ণনা করে, ইতিবাচক এবং নেতিবাচক রিটার্নের ক্ষেত্রে নির্ভরযোগ্য প্যাটার্ন নয়

শর্তহীন প্রকরণ একটি দীর্ঘমেয়াদী বিতরণের সারসংক্ষেপ করে। কন্ডিশনাল ভ্যারিয়েন্স জিজ্ঞাসা করে যে পরবর্তী রিটার্ন কতটা অনিশ্চিত তা এখন উপলব্ধ তথ্য দেওয়া হয়েছে

ARCH মডেলগুলি সাম্প্রতিক বর্গাকার ধাক্কা থেকে সেই পূর্বাভাস আপডেট করে৷ একটি বড় বিস্ময় পরবর্তী বৈচিত্র্য অনুমান উত্থাপন করে যে বিস্ময়টি ইতিবাচক নাকি নেতিবাচক ছিল

অনুমানটি একটি মডেল, ডেটা ফ্রিকোয়েন্সি, রিটার্ন সংজ্ঞা, উইন্ডো এবং লাগানো পরামিতিগুলির উপর শর্তসাপেক্ষ। এটি একটি পর্যবেক্ষিত বাজারের সত্য নয়

একটি সাধারণ GARCH(1,1) ফর্ম হল hₜ = ω + αε²ₜ₋₁ + βhₜ₋₁। এখানে h হল কন্ডিশনাল ভ্যারিয়েন্স এবং ε হল আগের রিটার্ন উদ্ভাবন

আলফা নতুন বর্গীয় শকগুলির তাত্ক্ষণিক প্রতিক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করে। বিটা পূর্ববর্তী বৈচিত্র্য অনুমানকে এগিয়ে নিয়ে যায়, অশান্ত বা শান্ত শাসনব্যবস্থাকে টিকে থাকতে দেয়

ওমেগা একটি বেসলাইন সরবরাহ করে। প্যারামিটারগুলি একসাথে অনুমান করা হয়, তাই একা আলফা বা বিটা পড়া মডেলের গতিশীলতাকে ভুল করতে পারে

স্ট্যান্ডার্ড স্পেসিফিকেশনে, আলফা প্লাস বিটা প্রায়ই স্থিরতা পরিমাপ হিসাবে ব্যবহৃত হয়। একটির কাছাকাছি একটি মান মানে প্রকরণ পূর্বাভাসে একটি শক ধীরে ধীরে ক্ষয় হয়৷

যদি আলফা প্লাস বিটা একের নিচে থাকে, তাহলে পূর্বাভাস গড়-উল্টে যায়। মৌলিক অনুমানের অধীনে, দীর্ঘমেয়াদী বৈচিত্র্য ওমেগাকে এক বিয়োগ আলফা বিটা দ্বারা ভাগ করা হয়

প্রায় এক অধ্যবসায় মানে এই নয় যে অস্থিরতা স্থায়ীভাবে বেশি থাকে। এর মানে মডেলটি একটি দীর্ঘ পূর্বাভাস দিগন্ত জুড়ে একটি শক এর প্রভাব বিতরণ করে

স্ট্যান্ডার্ড GARCH বর্গাকার শকের প্রতি প্রতিক্রিয়া দেখায়, তাই সমান ইতিবাচক এবং নেতিবাচক আশ্চর্য পার্থক্যের উপর একই তাত্ক্ষণিক প্রভাব ফেলে

ইক্যুইটি অস্থিরতা পতনের পরে আরও জোরালোভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। অপ্রতিসম বৈকল্পিক চিহ্ন বা প্রান্তিক পদ যোগ করে, কিন্তু অতিরিক্ত নমনীয়তা আরও অনুমান পছন্দ তৈরি করে

মডেল নির্বাচন ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং নমুনার বাইরের প্রমাণ অনুসরণ করা উচিত, প্যারামিটারের সংখ্যা বা নমুনা-মধ্য সেরা উপযুক্ত নয়

GARCH সাধারণত রিয়েল-ওয়ার্ল্ড রিটার্ন প্রক্রিয়ার অধীনে অনুমান করা হয়। বিকল্প IV হল একটি ঝুঁকি-নিরপেক্ষ মূল্য যাতে যোগান, চাহিদা এবং অস্থিরতার ঝুঁকির জন্য ক্ষতিপূরণ অন্তর্ভুক্ত থাকে

একটি GARCH পূর্বাভাসের উপরে একটি IV স্বয়ংক্রিয়ভাবে অতিরিক্ত মূল্য নয়। ব্যবধান জাম্প ঝুঁকি, তির্যক, মডেল ত্রুটি, হেজিং খরচ, বা একটি অস্থিরতা ঝুঁকি প্রিমিয়ামের জন্য অর্থ প্রদান করতে পারে

মানানসই দিগন্ত এবং ইউনিট তুলনা করুন, তারপর বিকল্প পরিশোধ, পৃষ্ঠ, লেনদেনের খরচ এবং পরিস্থিতির মডেল করুন। শুধুমাত্র পূর্বাভাস র‌্যাঙ্কই প্রত্যাশিত লাভ স্থাপন করে না

কাঠামোগত বিরতি, ঘটনা, বাসি পরামিতি, আউটলিয়ার, রাতারাতি ফাঁক, এবং নমুনা পছন্দগুলি একটি মসৃণ পুনরাবৃত্তিমূলক পূর্বাভাসকে প্রাধান্য দিতে পারে

অবশিষ্টাংশ, পরামিতি স্থিতিশীলতা, বিকল্প উইন্ডো এবং পূর্বাভাসগুলি শুধুমাত্র সেই সময়ে উপলব্ধ তথ্যের মাধ্যমে পরীক্ষা করুন। ব্যাকটেস্ট অবশ্যই সামনের দিকের ফিটিং এড়াতে হবে

একটি সুনির্দিষ্ট সংখ্যার পরিবর্তে একাধিক অস্থিরতার পরিস্থিতি ব্যবহার করুন। একটি মডেল সবচেয়ে দরকারী যখন এর ব্যর্থতার মোডগুলি মূলধন প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়ার আগে দৃশ্যমান হয়