Un modèle de volatilité est une forme de modélisation utilisée pour prédire les moments d’incertitude et les perturbations potentielles des pratiques commerciales normales. Ces modèles sont utilisés par de nombreux analystes de données pour essayer de comprendre et de prédire les moments dans l’avenir de leur entreprise où des modifications du modèle commercial peuvent être nécessaires afin de rester compétitif. Un bon modèle de volatilité peut donner à une entreprise un avantage sur ses concurrents qui ne sont peut-être pas préparés à de futures complications sur le marché.
Il existe plusieurs modèles de volatilité utilisés par les analystes aujourd’hui. Le modèle ARCH-GARCH et le modèle de volatilité stochastique sont deux des types les plus courants. Ces deux modèles déterminent la volatilité sur la base du concept de « bruit blanc ». Il s’agit d’une représentation aléatoire des variables dans un champ numérique dont la somme représentée est égale à zéro sur la période analysée.
Un modèle de volatilité ARCH-GARCH est la forme la plus simple de modèle de volatilité. L’acronyme « ARCH-GARCH » signifie « hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive généralisée – hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive ». Ces modèles n’interprètent qu’une seule source de bruit blanc dans le cadre de l’équation qu’ils utilisent pour produire des résultats. Le modèle de volatilité stochastique est plus complexe, prenant en compte plusieurs étalonnages différents du bruit blanc. Ces étalonnages sont censés représenter des changements, des innovations et des modifications imprévus des données qui peuvent se développer sur une période de temps.
Comprendre la volatilité est particulièrement important pour les personnes qui souhaitent investir dans des actions et des entreprises dont la valeur peut fluctuer au fil du temps. Si les investisseurs sont en mesure de déterminer correctement quand leurs investissements sont sur le point d’entrer dans une période de rentabilité incertaine, ils peuvent être en mesure de retirer leurs investissements avant que la valeur ne diminue. Alternativement, si le degré de volatilité peut être prédit avec précision et que les investisseurs conservent leurs investissements pendant une période d’instabilité, ils peuvent également voir leurs avoirs augmenter considérablement.
Bien qu’un modèle de volatilité ne soit pas toujours entièrement précis, en particulier sur de longues périodes, il constitue une partie importante de l’environnement commercial. Le sort d’une entreprise dépend de sa capacité à prévoir avec précision les changements, c’est pourquoi les modèles de volatilité sont couramment utilisés aujourd’hui. À mesure que la technologie progresse et que l’étude du fonctionnement des marchés peut être interprétée par des ordinateurs effectuant des calculs beaucoup plus avancés que les économistes humains ne sont capables de le faire, la précision et l’utilisation de ces modèles ne peuvent que croître.