არქივი
🎯 GARCH-ი არ არის მხოლოდ აღწერითი მოდელი, მისი დანიშნულება ინვესტირებულ კაპიტალზე მომავალი ამონაგების მერყეობის (volatility) პროგნოზირებაა. წინა პოსტებში ჩვენ: ავხსენით GARCH მოდელი დავთვალეთ პარამეტრები მაქსიმალური ალბათობის მეთოდით (MLE) გადავამოწმეთ მოდელის ხარისხი კლასტერიზაციის […]
ამონაგების მერყეობის ისეთი მოდელები, როგორიცაა EWMA და GARCH, ცდილობენ ახსნან მერყეობის კლასტერიზაცია. რეალურ ბაზარზე მშვიდ პერიოდებს მოყვება მშვიდი პერიოდები, ხოლო მაღალი მერყეობის პერიოდებს — მაღალი მერყეობის პერიოდები. რაც უკეთესად ახსნის მოდელი კლასტერიზაციას, […]
მაქსიმალური ალბათობის მეთოდი გამოიყენება მოდელირებაში, ისტორიული მოვლენების მოხდენის ალბათობის პარამეტრების გამოსაყვანად. დავუშვათ მოვლენა მოხდა, თუ დავუშვებთ რომ ეს მოვლენა მოხდა ალბათური მოლოდინის შესაბამისად, მაშინ გვჭირდება ვიცოდეთ რამდენია ეს ალბათობა. (MLE = choose […]
ფინანსურ ბაზრებს ერთი მნიშვნელოვანი თვისება ახასიათებთ: მერყეობის კლასტერიზაცია (Volatility Clustering), და გრძევალდიანი საშუალოსკენ რევერსია. ანუ, დიდ რყევებს მოჰყვება დიდი რყევები, მშვიდ პერიოდებს – მშვიდი პერიოდები, მაგრამ საერთო დონე საშუალოსკენ მიისწრაფის. ამ მომენტის […]
მერყეობა (Volatility) ისე გაცვეთილი ტერმინია, რომ შეიძლება დაგვავიწყდეს რამდენად მნიშნელოვანია დაშვებები, რომლითაც საბოლოო ციფრი მიიღება. დავიწყოთ იმით რომ, როცა მერყეობაზე ვსაუბრობთ ვგულისხმობთ ამონაგების მერყეობას და არა თვითონ აქტივის ფასისას. შემდეგ, – მერყეობა […]
წინა ჩანაწერები გავაკეთე პორთფელის Value at Risk-ისა და Expected Shortfall-ის გაანგარიშების ისტორიული სიმულაციისა და წრფივი მოდელირების მეთოდების შესახებ, ეხლა თემის ჩახურვის მიზნით შევეხები დამატებით საინტერესო საკითხებს. ობლიგაციების პორთფელი – საპროცენტო რისკი წინა […]
VaR-ის შესახებ წინა ჩანაწერში ვისაუბრე, და ვაჩვენე როგორ ხდება მისი დაანგარიშება ისტორიული ციფრების სიმულაციით, ახლა ვაჩვენებ როგორ ხდება დაანგარიშება წრფივი მოდელირებით. პირველ რიგში ისევ დგება ისტორიული ციფრების სტატისტიკა: შემდეგ ვანგარიშობთ ფასების ცვლილებით […]
