Das GARCH(p,q)-Modell ist ein statistisches Modell, das zur Modellierung von Volatilität in Finanzmärkten verwendet wird.

Es ist eine Erweiterung des ARCH-Modells (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) und steht für allgemeine autoregressive bedingte heteroskedastische Modelle. Das GARCH(p,q)-Modell basiert auf der Annahme, dass die Volatilität von Finanzzeitreihen sowohl von vergangenen Volatilitäten als auch von vergangenen Innovationsfehlern abhängt. Die Parameter "p" und "q" repräsentieren die Anzahl der Vergangenheitsperioden, aus denen die Daten für die Volatilitätsprognose verwendet werden. Die Autoregressive (AR)-Komponente des Modells erfasst die Abhängigkeit der aktuellen Volatilität von vergangenen Volatilitäten. Je höher der Wert von "p" ist, desto größer ist der Einfluss vergangener Volatilitäten auf die aktuelle Volatilität. Dies spiegelt wider, dass Finanzmärkte dazu neigen, sich in Trends zu bewegen, bei denen hohe oder niedrige Volatilitäten über einen längeren Zeitraum anhalten können. Die Moving Average (MA)-Komponente des Modells berücksichtigt vergangene Innovationsfehler in der Volatilitätsschätzung. Innovationsfehler sind die Differenz zwischen dem tatsächlichen Wert und der erwarteten Volatilität. Das MA-Teilmodell verwendet die Fehlerwerte der vergangenen Perioden, um die aktuelle Volatilität vorherzusagen. Ein höherer Wert von "q" führt zu einer größeren Berücksichtigung früherer Innovationsfehler und verstärkt den Einfluss vergangener Fehler auf die aktuelle Volatilität. Das GARCH(p,q)-Modell ermöglicht es den Anlegern und Analysten, die Volatilität von Finanzinstrumenten vorherzusagen und somit Risiken besser zu bewerten. Dies ist von entscheidender Bedeutung bei der Entscheidungsfindung in den Kapitalmärkten, da eine genaue Volatilitätsprognose eine bessere Vermögensallokation und Risikomanagementstrategien ermöglicht. Eulerpool.com, als führende Website für Aktienforschung und Finanznachrichten, bietet eine vollständige und detaillierte Definition des GARCH(p,q)-Modells in seinem Glossar. Hier finden Investoren eine umfassende Sammlung von Fachbegriffen und Erläuterungen aus den Bereichen Aktien, Darlehen, Anleihen, Geldmarkt und Kryptowährungen. Mit einer hochwertigen Inhaltsstruktur und SEO-optimierten Beiträgen können Anleger mühelos auf die Definitionen zugreifen, um ihr Verständnis der Kapitalmärkte zu vertiefen und fundierte Anlageentscheidungen zu treffen.