hrvatski

Procjena parametara GARCH modela pomoću Solver-a

Standardna metoda procijene parametara linearnih ili nelinearnih modela u Microsoft Excel-u je metoda najmanjih kvadrata, koja je lako dostupna kroz Trendline rutinu. Ipak ova metoda nije prikladna kod procjena modela kod kojih nije zadovoljena pretpostavka o konstantnoj varijanci. Modeli kojima se dinamički može opisati heteroskedastičnost varijance spadaju u klasu GARCH modela (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). U ovom radu će se prezentirati postupak procijene GARCH(1, 1) modela metodom maksimalne vjerodostojnosti pomoću Solver-a, pretpostavljajući da su prinosi identično i nezavisno distribuirane slučajne varijable. Jasno će se prikazati algoritam koji se koristi u postupku maksimiziranja funkcije vjerodostojnosti. Postupak procijene parametara GARCH(1, 1) modela će biti ilustriran na primjeru dnevnih prinosa dionice Podravke. Uz uvjet da je model kovarijančno stacionaran prognozirat će se vrijednosti prinosa u budućem periodu.

volatilnost; GARCH model; prognoziranje prinosa; maksimalno vjerodostojni procjenitelji

nije evidentirano