Ein Volatilitätsmodell ist eine Form der Modellierung, die verwendet wird, um Momente der Unsicherheit und potenzielle Störungen der normalen Geschäftspraktiken vorherzusagen. Diese Modelle werden von vielen Datenanalysten verwendet, um zu versuchen, Momente in der Zukunft ihres Geschäfts zu verstehen und vorherzusagen, in denen Änderungen am Geschäftsmodell erforderlich sein könnten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Ein gutes Volatilitätsmodell kann einem Unternehmen einen Vorteil gegenüber Wettbewerbern verschaffen, die möglicherweise nicht auf zukünftige Komplikationen auf dem Markt vorbereitet sind.
Analysten verwenden heute mehrere Volatilitätsmodelle. Das ARCH-GARCH-Modell und das stochastische Volatilitätsmodell sind zwei der gängigsten Typen. Beide Modelle bestimmen die Volatilität basierend auf dem Konzept des „weißen Rauschens“. Dies ist eine randomisierte Darstellung von Variablen in einem Zahlenfeld, deren grafisch dargestellte Summe über den analysierten Zeitrahmen gleich Null ist.
Ein ARCH-GARCH-Volatilitätsmodell ist die einfachere Form des Volatilitätsmodells. Das Akronym „ARCH-GARCH“ steht für „Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Generalized – Autoregressive Conditional Heteroskedasticity“. Diese Modelle interpretieren nur eine Quelle für weißes Rauschen als Teil der Gleichung, die sie verwenden, um Ergebnisse zu erzielen. Das stochastische Volatilitätsmodell ist komplexer und berücksichtigt mehrere verschiedene Kalibrierungen des weißen Rauschens. Diese Kalibrierungen sollen unvorhergesehene Veränderungen, Neuerungen und Änderungen der Daten darstellen, die sich im Laufe der Zeit entwickeln können.
Das Verständnis der Volatilität ist besonders wichtig für Personen, die in Aktien und Unternehmen investieren möchten, deren Wert im Laufe der Zeit schwanken kann. Wenn Anleger richtig einschätzen können, wann ihre Anlagen in Zeiten unsicherer Rentabilität eintreten, können sie ihre Anlagen möglicherweise zurückziehen, bevor der Wert sinkt. Wenn der Grad der Volatilität genau vorhergesagt werden kann und Anleger ihre Anlagen auch während einer Phase der Instabilität behalten, können ihre Bestände auch erheblich zunehmen.
Obwohl ein Volatilitätsmodell insbesondere über große Zeiträume nicht immer ganz genau ist, ist es ein wichtiger Bestandteil des Geschäftsumfelds. Das Schicksal eines Unternehmens hängt von seiner Fähigkeit ab, Veränderungen genau vorherzusehen, und daher sind Volatilitätsmodelle heute weit verbreitet. Da die Technologie fortschreitet und die Untersuchung der Funktionsweise von Märkten von Computern interpretiert werden kann, die Berechnungen durchführen, die um ein Vielfaches fortgeschrittener sind als die menschlichen Ökonomen, ist zu erwarten, dass die Genauigkeit und der Einsatz dieser Modelle zunehmen werden.