Modül 29 — Volatilite Modelleme: GARCH Ailesi
temel fikir
Finansal getirilerde koşulsuz varyans sabit varsayılsa bile koşullu varyans zamanla değişebilir ve volatilite kümelenmesi gösterebilir. GARCH ailesi bu dinamiğin önemli araçlarından biridir; tarihsel simülasyon, EWMA, stokastik volatilite ve implied volatilite gibi alternatiflerin yerini evrensel olarak almaz.
GARCH(1,1) için α,β≥0 ve α+β<1 sonlu koşulsuz varyans koşuludur. α+β=1 IGARCH sınırıdır; α+β>1 aynı isimle anılmaz. Sıkı durağanlık, ikinci momentin varlığından ayrı bir koşuldur. Uzun dönem varyans grafiği yalnızca sonlu varyans bölgesinde çizilir. Yol simülasyonu sonlu varyans bölgesinde koşulsuz varyansla, diğer bölgede başlangıç varyansı 1 ile başlar; patlayan varyans yapay olarak sınırlanmaz.
Üst: getiri serisi ε_t. Alt: koşullu volatilite σ_t (mavi) + uzun dönem σ∞ (kesik siyah). Büyük α: şoklara hızlı tepki. Büyük β: volatilitenin uzun sürmesi.
GARCH ailesi: EGARCH ve GJR
Standart GARCH negatif ve pozitif şoklara eşit tepki verir. Ama hisse senetlerinde kaldıraç etkisi (leverage effect) gözlemlenir: fiyat düşüşleri yükselmelerden daha fazla volatilite artırır. GJR-GARCH bunu şu şekilde yakalar: σ²_t = ω + (α + γ·1_{ε_{t-1}<0})·ε²_{t-1} + β·σ²_{t-1}. γ > 0 ise negatif şokların etkisi daha büyük. EGARCH ise log-varyans denklemini kullanarak hem asimetriyi hem de σ²'nin negatife düşmeme sorununu çözer.
Yöntemler ve birincil referanslar: Sözlük ve kaynaklar.