GARCHとは、時間系列データにおける変動性の自己回帰条件付き分散モデルである。
## 概要
GARCHモデルは20世紀後半に体系化された。このモデルは、金融市場の価格変動や為替レートなどの経済指標において、過去のボラティリティが現在および将来のボラティリティに影響を与えるという性質を捉えようとするものである。
## 役割と機能
GARCHモデルは、金融リスク管理や投資戦略立案で重要な役割を果たす。特に、市場の不安定さを予測し、ポートフォリオの分散投資戦略を策定する上で有用である。また、ヘッジファンドなどの金融機関におけるレバレッジ調整にも応用される。
## 特徴
- **自己回帰性**：過去の変動性が現在の変動性に影響を与える。
- **分散条件付**：条件付確率分布は時間とともに変化する。
- **ボラティリティクラスター**：高いボラティリティ期間と低いボラティリティ期間が連続して発生しやすい。
## 現在の位置づけ
GARCHモデルは、現代の金融工学やリスク管理において重要な地位を占めている。近年では、複数の市場間での相互関係を考慮した多変量GARCHモデルも研究されている。規制機関でも、このモデルに基づくリスク評価が広範に採用されつつある。
