Volatilite Kümelenmesi ve GARCH Açıklaması
Sakin ve türbülanslı getirilerin neden kümelendiğini, GARCH'ın koşullu varyansı nasıl güncellediğini, kalıcılığın ne anlama geldiğini ve tahminin neden bir opsiyon sinyali olmadığını öğrenin
Doğrudan yanıt
Volatilite kümelenmesi, büyük getirilerin büyük getirilerin, sakin hareketlerin de sakin hareketlerin yakınında kümelenmesi anlamına gelir. GARCH bu kalıcılığı koşullu varyans tahminine dönüştürür, ancak ne yönü ne de opsiyonların ucuz olup olmadığını tahmin eder
Volatilite zaman içinde değişir
Sabit volatilite modeli, yarının belirsizliğini bugünün sakin veya türbülanslı olup olmadığından bağımsız kabul eder. Piyasa getirileri bu basitleştirmeyle çoğu zaman çelişir
Büyük mutlak getirileri genellikle yüksek hareketlilik izler; sakin dönemler de çoğu zaman sürer. Hareketlerin büyüklüğü yüksek kalırken işaretleri birbirini izleyerek değişebilir
Volatilite kümelenmesi budur. Getiri büyüklüğündeki veya karelenmiş getirilerdeki bağımlılığı tanımlar; pozitif ve negatif getirilerin kendisinde güvenilir bir örüntü tanımlamaz
Koşullu varyans bugün yapılan bir tahmindir
Koşulsuz varyans uzun vadeli bir dağılımı özetler. Koşullu varyans ise bugün mevcut olan bilgiler verildiğinde bir sonraki getirinin ne kadar belirsiz olduğunu sorar
ARCH modelleri bu tahmini yakın geçmişteki karelenmiş şoklardan günceller. Büyük bir sürpriz, pozitif veya negatif olmasına bakılmaksızın sonraki varyans tahminini yükseltir
Tahmin; bir modele, veri sıklığına, getiri tanımına, pencereye ve tahmin edilen parametrelere koşulludur. Gözlemlenmiş bir piyasa gerçeği değildir
GARCH hem şokları hem de önceki varyansı hatırlar
Yaygın bir GARCH(1,1) biçimi hₜ = ω + αε²ₜ₋₁ + βhₜ₋₁ şeklindedir. Burada h koşullu varyansı, ε ise önceki getiri yeniliğini gösterir
Alfa, yeni karelenmiş şoklara verilen anlık tepkiyi kontrol eder. Beta, önceki varyans tahminini ileri taşır ve türbülanslı veya sakin rejimlerin sürmesine izin verir
Omega bir temel seviye sağlar. Parametreler birlikte tahmin edilir; bu nedenle alfa veya betayı tek başına okumak modelin dinamiklerini yanlış yansıtabilir
Kalıcılığın kesin bir yorumu vardır
Standart spesifikasyonda alfa artı beta çoğu zaman kalıcılık ölçüsü olarak kullanılır. Bire yakın bir değer, şokun varyans tahmininde yavaşça sönümlendiği anlamına gelir
Alfa artı beta birin altındaysa tahmin ortalamaya döner. Temel varsayımlar altında uzun vadeli varyans, omega bölü bir eksi alfa eksi betaya eşittir
Bire yakın kalıcılık, volatilitenin kalıcı olarak yüksek kalacağı anlamına gelmez. Modelin bir şokun etkisini uzun bir tahmin ufkuna yaydığı anlamına gelir
Temel model işaretlere simetrik davranır
Standart GARCH karelenmiş şoka tepki verdiği için eşit büyüklükteki pozitif ve negatif sürprizler varyans üzerinde aynı anlık etkiyi yaratır
Hisse senedi volatilitesi düşüşlerin ardından daha güçlü tepki verebilir. Asimetrik varyantlar işaret veya eşik terimleri ekler, ancak ek esneklik daha fazla tahmin tercihi de yaratır
Model seçimi parametre sayısını veya en iyi örnek içi uyumu değil, kullanım amacını ve örnek dışı kanıtları izlemelidir
Varyans tahmini bir opsiyon hükmü değildir
GARCH genellikle gerçek dünya getiri süreci altında tahmin edilir. Opsiyon IV'si, volatilite riski için arz, talep ve tazminatı içeren risk nötr bir fiyattır
IV'nin GARCH tahmininin üzerinde olması otomatik olarak aşırı fiyatlama anlamına gelmez. Fark; sıçrama riskini, çarpıklığı, model hatasını, hedge maliyetlerini veya volatilite risk primini karşılıyor olabilir
Eşleşen ufukları ve birimleri karşılaştırın; ardından opsiyon ödemesini, yüzeyi, işlem maliyetlerini ve senaryoları modelleyin. Yalnızca tahmin sıralaması beklenen kârı kanıtlamaz
Tahmin hataları için ayrı bir plan gerekir
Yapısal kırılmalar, olaylar, eski parametreler, aykırı değerler, gecelik boşluklar ve örnekleme tercihleri düzgün ilerleyen özyinelemeli bir tahmine baskın gelebilir
Artıkları, parametre istikrarını, alternatif pencereleri ve yalnızca o tarihte mevcut bilgilerle yapılan tahminleri kontrol edin. Geri testler ileriye dönük uyarlamadan kaçınmalıdır
Tek bir kesin sayı yerine birden çok volatilite senaryosu kullanın. Model, başarısızlık biçimleri sermaye tahsis edilmeden önce görünür olduğunda en kullanışlıdır
Sık sorulan sorular
GARCH bir hissenin yükselip düşeceğini tahmin eder mi?
Hayır. Standart bir GARCH modeli ayrı bir ortalama süreci çevresindeki koşullu varyansı tahmin eder; yönlü getiri tahmini sunmaz
GARCH'ta alfa artı beta ne anlama gelir?
Temel modelde varyans kalıcılığını ölçer. Bire yakın değerler, modelin durağanlık ve tahmin varsayımlarına bağlı olarak yavaş sönümlenmeye işaret eder
GARCH volatilitesi ima edilen volatiliteyle aynı mıdır?
Hayır. GARCH genellikle gerçek dünya koşullu varyansını tahmin ederken IV, bir fiyatlama modeli altında opsiyon fiyatlarından çıkarılır ve risk primlerini içerir
Bir olaydan sonra GARCH tahmini neden başarısız olabilir?
Olay, yakın geçmişte bulunmayan bir sıçrama veya rejim değişikliği yaratabilir. Özyinelemeli modeller bilinmeyen bilgi gelmeden önce değil, şokları gözlemledikten sonra uyum sağlar