El modelo de Garch, conocido como Modelo Autorregresivo De Heterocedasticidad Condicional, es un modelo econométrico que busca caracterizar y modelar la volatilidad en variables de tiempo, dependiendo de sus elementos pasados.
Como bien se sabe, el cálculo de la volatilidad en el área financiero es utilizado como medidor de riesgo, pero, siendo calculado con el uso de la varianza clásica presenta algunas limitaciones, ya que, como medida de volatilidad siempre da un valor fijo.
Que se presente este valor fijo significa un problema, ya que una de las cosas que se pueden observar al momento de analizar una serie financiera de un activo financiero, es que dicha variabilidad no es fija, sino por el contrario muy cambiante.
Por lo cual, se hizo necesario el surgimiento de un modelo que evitara un cálculo fijo para poder demostrar la fluctuación real de una serie financiera, presentándose así el modelo de Garch, el cual utiliza para su cálculo una ventana de tiempo sobre dicha serie, dando un cálculo de varianza, desviación y media más atañido a la realidad.
El modelo de Garch, tal y como su nombre lo indica, modelo autorregresivo de heterocedasticidad condicional, se basa en que la estructura de la varianza puede ser auto-regresiva y también puede estar autocorrelacionada, por lo tanto, los valores presentes pueden depender de los valores pasados de la serie financiera para calcular la volatilidad.
Este modelo tiene su base en el modelo Arch, el cual es un tipo de modelo que calcula la varianza a partir de los 2 parámetros: la varianza de largo plazo y los valores pasados de la volatilidad. El modelo de Garch lo que hace es añadir a ello un parámetro extra, el cual es, el valor de la volatilidad en el periodo justo anterior.
Ejemplos del modelo de Garch.
- A lo largo de la línea de tiempo presente en una serie financiera de un activo financiero, se puede observar variaciones en la volatilidad del mismo que demuestra la poca estabilidad de los niveles de este.
- Los modelos clásicos para calcular varianza son para varianza con homocedasticidad, por su parte el modelo de Garch es para calcular varianza con heterocedasticidad.
- El modelo de Garch agrega a su precursor, modelo Arch, el parámetro del valor de la volatilidad en el periodo justo anterior.