জেনারালাইজড অটোরেগ্রেসিভ কন্ডিশনাল হিটারোস্কেস্টাস্টিটি (জিআরচ) কী?
জেনারালাইজড অটোরেগ্রেসিভ কন্ডিশনাল হেটেরোসকেডাস্টিটি (জিআরচ) একটি স্ট্যাটিস্টিকাল মডেল যা সময়-সিরিজের ডেটা বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয় যেখানে ভেরিয়েন্স ত্রুটি সিরিয়ালি স্বতঃসংশ্লিষ্ট বলে মনে করা হয়। গুর্চ মডেলগুলি ধরে নিয়েছে যে ত্রুটি শর্তটির বৈচিত্রটি একটি স্বাবলম্বক চলমান গড় প্রক্রিয়া অনুসরণ করে।
কী Takeaways
- জিআরচ হ'ল একটি পরিসংখ্যানগত মডেলিং কৌশল যা আর্থিক সম্পদে রিটার্নের অস্থিরতার পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করে G গুর্চ সময় সিরিজের তথ্যের জন্য উপযুক্ত যেখানে ত্রুটির শব্দটির প্রকরণটি স্বতঃস্ফূর্তভাবে চলমান গড় প্রক্রিয়া অনুসরণ করে ক্রমিকভাবে স্বতঃসংশ্লিষ্ট হয়। গ্রিচ হ'ল ঝুঁকি এবং প্রত্যাশিত রিটার্নগুলিতে প্রত্যাশিত রিটার্ন যা মূল্যায়নে অস্থিরতার ক্লাস্টার পিরিয়ডগুলি প্রদর্শন করে তা মূল্যায়ন করতে কার্যকর।
জেনারালাইজড অটো-রিগ্রিটিভ কন্ডিশনাল হেটেরোসকেডাস্টিটি (জিআরচ) বোঝা
যদিও জেনারালাইজড অটোরেগ্রেসিভ কন্ডিশনাল হেটেরোসকেডাস্টিটি (জিআরচ) মডেলগুলি বিভিন্ন ধরণের আর্থিক তথ্য যেমন ম্যাক্রো অর্থনৈতিক তথ্য বিশ্লেষণে ব্যবহার করা যেতে পারে, আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি সাধারণত স্টক, বন্ড এবং বাজার সূচকগুলির জন্য রিটার্নের অস্থিরতা অনুমান করতে ব্যবহার করে। তারা নির্ধারিত তথ্যের সাহায্যে মূল্য নির্ধারণ করতে এবং কোন সম্পদগুলি সম্ভাব্য উচ্চতর রিটার্ন প্রদান করবে তা বিচার করতে সহায়তা করবে, পাশাপাশি তাদের সম্পদ বরাদ্দ, হেজিং, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার এবং পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশান সিদ্ধান্তগুলিতে সহায়তা করার জন্য বর্তমান বিনিয়োগগুলির রিটার্নের পূর্বাভাস দিতে পারে।
ত্রুটি শর্তটির বৈকল্পিক স্থির না হলে গ্রিচ মডেলগুলি ব্যবহৃত হয়। অর্থাৎ ত্রুটি শব্দটি হিটারোস্কেস্টাস্টিক। হিটারোস্কেস্টাস্টিটি একটি পরিসংখ্যানের মডেলটিতে ত্রুটি শর্তের পরিবর্তনের অনিয়মিত প্যাটার্ন বা ভেরিয়েবলের বর্ণনা দেয়। মূলত, যেখানেই হিটরোসকেস্টাস্টিটি রয়েছে সেখানে পর্যবেক্ষণগুলি লিনিয়ার প্যাটার্নের সাথে খাপ খায় না। পরিবর্তে, তারা গুচ্ছ ঝোঁক। অতএব, যদি পরিসংখ্যানগত মডেলগুলি ধ্রুবক বৈকল্পিকতা অনুমান করে এই ডেটা ব্যবহার করা হয়, তবে মডেল থেকে প্রাপ্ত সিদ্ধান্তে এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান নির্ভরযোগ্য হবে না।
জিআরচ মডেলগুলিতে ত্রুটি শর্তটির প্রকরণটি পূর্ববর্তী সময়কালে ত্রুটির শর্তগুলির গড় আকারের শর্তসাপেক্ষে পদ্ধতিগতভাবে পরিবর্তিত বলে মনে করা হয়। অন্য কথায়, এটি শর্তসাপেক্ষ হেটেরোসকস্টেটিসিটি রয়েছে এবং হেটেরোসকস্টেস্টিটির কারণ হ'ল ত্রুটি শব্দটি একটি স্বতঃস্ফূর্তভাবে চলমান গড় প্যাটার্ন অনুসরণ করে। এর অর্থ এটি নিজের অতীত মানগুলির গড়ের একটি ফাংশন।
ইতিহাসের ইতিহাস
সম্পদের দামের অস্থিরতার পূর্বাভাসের সমস্যা সমাধানের উপায় হিসাবে ১৯৮০ এর দশকে গুর্চটি প্রণয়ন করা হয়েছিল। এটি অর্থনীতিবিদ রবার্ট অ্যাঙ্গেলের 1982 সালের অটোরেগ্রেসিভ কন্ডিশনাল হিটারোস্কেস্টাস্টিটি (এআরএইচ) মডেলটি প্রবর্তনের কাজ নিয়ে নির্মিত হয়েছিল। তার মডেল ধরে নিয়েছিল আর্থিক ফেরতের প্রকরণ সময়ের সাথে ধ্রুবক নয় তবে এটি স্বতঃসংশ্লিষ্ট, বা একে অপরের উপর নির্ভরশীল / শর্তাধীন। উদাহরণস্বরূপ, এক এটি স্টক রিটার্নে দেখতে পায় যেখানে পিরিয়ডের সময়সীমা অস্থিরতার সাথে একসাথে ক্লাস্টার থাকে।
আসল পরিচয়ের পর থেকে জিআরচির বিভিন্ন প্রকরণের আবির্ভাব ঘটেছে। এর মধ্যে রয়েছে ননলাইনার (এনজিআরচ), যা পারস্পরিক সম্পর্ককে সম্বোধন করে এবং আয়গুলির "অস্থিরতা ক্লাস্টারিং" এবং ইন্টিগ্রেটেড জিআরচ (আইজিআরচ), যা অস্থিরতা প্যারামিটারকে সীমাবদ্ধ করে। সমস্ত জিআরচ মডেলের বৈচিত্রগুলি প্রস্থের (মূল মডেলটিতে সম্বোধন করা) অতিরিক্ত ছাড়াও রিটার্নের দিক, ধনাত্মক বা নেতিবাচক সমন্বিত করার চেষ্টা করে।
জিআরচের প্রতিটি ডাইরিভিশন স্টক, শিল্প বা অর্থনৈতিক উপাত্তের নির্দিষ্ট গুণাবলী সমন্বিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ঝুঁকি নিরূপণে, আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে জিআরচ মডেলগুলিকে তাদের ভ্যালু-এ-রিস্ক (ভিএআর), সর্বাধিক প্রত্যাশিত ক্ষতি (একক বিনিয়োগ বা ট্রেডিং পজিশন, পোর্টফোলিও, বা বিভাগ বা ফার্ম-ওয়াইড স্তরে) অন্তর্ভুক্ত করে অনুমান। একাই স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ট্র্যাকিংয়ের মাধ্যমে অর্জন করা যায় তার চেয়ে বেশি ঝুঁকির গেজ সরবরাহ করার জন্য গুর্চ মডেলগুলি দেখা হয়।
২০০ market সালের আর্থিক সংকট ও পরবর্তী সময়ে বিভিন্ন সময়কালীন বাজারের বিভিন্ন পরিস্থিতিতে বিভিন্ন জিআরচ মডেলগুলির নির্ভরযোগ্যতা নিয়ে বিভিন্ন গবেষণা পরিচালিত হয়েছিল।
