ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਕੀ ਹੈ?'] ", 'ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਕੀ ਹੈ?', " ['ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਕੀ ਹੈ?', 'ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ' ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ, ਐਕਸਚੇਂਜ ਦਰਾਂ, ਵਿਆਜ ਦਰਾਂ, ਆਦਿ।ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਬਿੰਦੂਆਂ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੀਆਂ ਕੁੱਝ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ \\n\\n • ਇਹ ਅਸਥਾਈ ਹਨ-ਅੰਕਡ਼ੇ ਸਮੇਂ ਅਨੁਸਾਰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।ਸਮਾਂ ਅੰਤਰਾਲ ਕੋਈ ਵੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ-ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ, ਮਹੀਨਾਵਾਰ, ਸਾਲਾਨਾ ਆਦਿ। \\n\\n ਉਹ ਅਸਥਿਰਤਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ-ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਉਤਰਾਅ-ਚਡ਼੍ਹਾਅ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। \\n\\n ਅਕਸਰ ਰੁਝਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ-ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਜਾਂ ਕਮੀ। ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਹੈਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਮੌਸਮੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ-ਥੋਡ਼੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਜਾਂ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਪੈਟਰਨ। ਮੌਸਮੀਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਸਵੈ-ਸੰਬੰਧ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ-ਮੁੱਲ ਅਕਸਰ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈਅੰਕਡ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਗੈਰ-ਸਥਿਰਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ-ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੀਨ ਅਤੇ ਭਿੰਨਤਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ।ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਡ਼ੀ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਰੇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ-ਲਡ਼ੀ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ।ਲਡ਼ੀਵਾਰ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਅਕਸਰ ਸ਼ੋਰ-ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਉਤਰਾਅ-ਚਡ਼੍ਹਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ, ਰੁਝਾਨਾਂ, ਮੌਸਮੀ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਦੇ ਹੋਏ ਸਵੈ-ਸੰਬੰਧ, ਗੈਰ-ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਰੇਕ। ਟੀਚਾ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਹੋਰ ਹੈਪ੍ਰਸ਼ਨ! ',' ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਕੀ ਹਨ? ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? ' ", 'ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਕੀ ਹੈ?', " ['ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਕੀ ਹੈ?', 'ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ' ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ, ਐਕਸਚੇਂਜ ਦਰਾਂ, ਵਿਆਜ ਦਰਾਂ, ਆਦਿ।ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਬਿੰਦੂਆਂ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੀਆਂ ਕੁੱਝ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ \\n\\n • ਇਹ ਅਸਥਾਈ ਹਨ-ਅੰਕਡ਼ੇ ਸਮੇਂ ਅਨੁਸਾਰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।ਸਮਾਂ ਅੰਤਰਾਲ ਕੋਈ ਵੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ-ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ, ਮਹੀਨਾਵਾਰ, ਸਾਲਾਨਾ ਆਦਿ। \\n\\n ਉਹ ਅਸਥਿਰਤਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ-ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਉਤਰਾਅ-ਚਡ਼੍ਹਾਅ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। \\n\\n ਅਕਸਰ ਰੁਝਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ-ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਵਾਧਾ ਜਾਂ ਕਮੀ। ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਹੈਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਮੌਸਮੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ-ਥੋਡ਼੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਜਾਂ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਪੈਟਰਨ। ਮੌਸਮੀਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਸਵੈ-ਸੰਬੰਧ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ-ਮੁੱਲ ਅਕਸਰ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈਅੰਕਡ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਗੈਰ-ਸਥਿਰਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ-ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੀਨ ਅਤੇ ਭਿੰਨਤਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ।ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਡ਼ੀ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਰੇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ-ਲਡ਼ੀ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ।ਲਡ਼ੀਵਾਰ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਅਕਸਰ ਸ਼ੋਰ-ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਉਤਰਾਅ-ਚਡ਼੍ਹਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ, ਰੁਝਾਨਾਂ, ਮੌਸਮੀ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਦੇ ਹੋਏ ਸਵੈ-ਸੰਬੰਧ, ਗੈਰ-ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਰੇਕ। ਟੀਚਾ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਹੋਰ ਹੈਪ੍ਰਸ਼ਨ! ',' ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਕੀ ਹਨ? ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? ',' ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਤੀਗਾਮੀ ਸ਼ਰਤੀਆ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਹੈਟਰੋਸਕੇਡਾਸਟੀਸਿਟੀ ਮਾਡਲ। ਉਹ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਮਾਡਲ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਬਾਰੇ ਕੁੱਝ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇਃ \\n\\nਉਹ ਇੱਕ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਸ਼ਰਤੀਆ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਗਲਤੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਕਸਰ ਵਿੱਤੀ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੇਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ-ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਸਥਿਰਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਮੰਨਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੈ।ਆਮ GARCH ਮਾਡਲ GARCH (1,1) ਅਤੇ GARCH (2,2) ਹਨ। ਨੰਬਰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪਛਡ਼ੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਉੱਚ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। \\n\\n • ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਅਸਮਮਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ-ਅਸਥਿਰਤਾ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕੋ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਨਾਮ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਝਟਕਿਆਂ (ਗਲਤੀ ਦੇ ਸ਼ਬਦ) ਲਈ। ਇਹ EGARCH ਜਾਂ TARCH ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \\n\\n • GARCH ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨਇੱਕ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲਡ਼ੀ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਬਦਲਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕਾ। ਉਹ ਇਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਅਸਥਿਰਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨਸਧਾਰਨ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅਸਥਿਰਤਾ ਮਾਡਲ। \\n\\n • ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਨੁਮਾਨਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਗਾਰਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅੰਕਡ਼ਾ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। \\n\\n • ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਸਟਾਕ ਰਿਟਰਨ, ਐਕਸਚੇਂਜ ਦਰਾਂ, ਵਿਆਜ ਦਰਾਂ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਤੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲਡ਼ੀ।ਅਸਥਿਰਤਾ. \\n\\n ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਰੇਕਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਸਮਰੱਥਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉਹ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੀ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਵਿੱਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ। ਉਹ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਲਡ਼ੀਵਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! ',' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੱਸੋ।ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ. '] ", 'ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਕੀ ਹੈ?', ' [\'ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਕੀ ਹੈ?\', \'ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ\' ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ, ਐਕਸਚੇਂਜ ਦਰਾਂ, ਵਿਆਜ ਦਰਾਂ, ਆਦਿ।ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਬਿੰਦੂਆਂ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੀਆਂ ਕੁੱਝ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ \\n\\n • ਇਹ ਅਸਥਾਈ ਹਨ-ਅੰਕਡ਼ੇ ਸਮੇਂ ਅਨੁਸਾਰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।ਸਮਾਂ ਅੰਤਰਾਲ ਕੋਈ ਵੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ-ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ, ਮਹੀਨਾਵਾਰ, ਸਾਲਾਨਾ ਆਦਿ। \\n\\n ਉਹ ਅਸਥਿਰਤਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ-ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਉਤਰਾਅ-ਚਡ਼੍ਹਾਅ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। \\n\\n ਅਕਸਰ ਰੁਝਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ-ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਵਾਧਾ ਜਾਂ ਕਮੀ। ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਹੈਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਮੌਸਮੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ-ਥੋਡ਼੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਜਾਂ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਪੈਟਰਨ। ਮੌਸਮੀਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਸਵੈ-ਸੰਬੰਧ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ-ਮੁੱਲ ਅਕਸਰ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈਅੰਕਡ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਗੈਰ-ਸਥਿਰਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ-ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੀਨ ਅਤੇ ਭਿੰਨਤਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ।ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਡ਼ੀ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਰੇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ-ਲਡ਼ੀ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ।ਲਡ਼ੀਵਾਰ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਅਕਸਰ ਸ਼ੋਰ-ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਉਤਰਾਅ-ਚਡ਼੍ਹਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ, ਰੁਝਾਨਾਂ, ਮੌਸਮੀ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਦੇ ਹੋਏ ਸਵੈ-ਸੰਬੰਧ, ਗੈਰ-ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਰੇਕ। ਟੀਚਾ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਹੋਰ ਹੈਪ੍ਰਸ਼ਨ! \',\' ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਕੀ ਹਨ? ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? \',\' ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਤੀਗਾਮੀ ਸ਼ਰਤੀਆ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਹੈਟਰੋਸਕੇਡਾਸਟੀਸਿਟੀ ਮਾਡਲ। ਉਹ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਮਾਡਲ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਬਾਰੇ ਕੁੱਝ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇਃ \\n\\nਉਹ ਇੱਕ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਸ਼ਰਤੀਆ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਗਲਤੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਕਸਰ ਵਿੱਤੀ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੇਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ-ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਸਥਿਰਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਮੰਨਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੈ।ਆਮ GARCH ਮਾਡਲ GARCH (1,1) ਅਤੇ GARCH (2,2) ਹਨ। ਨੰਬਰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪਛਡ਼ੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਉੱਚ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। \\n\\n • ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਅਸਮਮਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ-ਅਸਥਿਰਤਾ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕੋ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਨਾਮ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਝਟਕਿਆਂ (ਗਲਤੀ ਦੇ ਸ਼ਬਦ) ਲਈ। ਇਹ EGARCH ਜਾਂ TARCH ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \\n\\n • GARCH ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨਇੱਕ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲਡ਼ੀ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਬਦਲਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕਾ। ਉਹ ਇਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਅਸਥਿਰਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨਸਧਾਰਨ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅਸਥਿਰਤਾ ਮਾਡਲ। \\n\\n • ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਨੁਮਾਨਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਗਾਰਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅੰਕਡ਼ਾ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। \\n\\n • ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਸਟਾਕ ਰਿਟਰਨ, ਐਕਸਚੇਂਜ ਦਰਾਂ, ਵਿਆਜ ਦਰਾਂ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਤੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲਡ਼ੀ।ਅਸਥਿਰਤਾ. \\n\\n ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਰੇਕਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਸਮਰੱਥਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉਹ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੀ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਵਿੱਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ। ਉਹ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਲਡ਼ੀਵਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੱਸੋ।ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ. \', "ਯਕੀਨਨ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨਃ \\n\\n1. ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ (ਪਰਿਵਰਤਨ) ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿਔਸਤ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ। ਫਰਕ ਲਡ਼ੀ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਉਤਾਰ-ਚਡ਼੍ਹਾਅ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਸਮੇਂ ਲਈ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।ਲਡ਼ੀ ਜਿੱਥੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। \\n\\n2. ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅੱਜ ਦੀ ਲਡ਼ੀ ਦੀ ਭਿੰਨਤਾ ਪਿਛਲੇ ਪੀਰੀਅਡ ਦੀਆਂ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇਗਲਤੀ ਦੇ ਸ਼ਬਦ (ਝਟਕੇ)। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਥਿਰਤਾ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ-ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਧੇਰੇ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਵਧੇਰੇ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ. ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਇਸ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n3. ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਗਾਰਚ (1,1) ਹੈ ਜੋ ਅੱਜ ਦੇ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਕੱਲ੍ਹ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਕੱਲ੍ਹ ਤੋਂ ਵਰਗ ਗਲਤੀ ਪਦ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚਃ \\n\\nvar (yt) = ω + α1 * ver (yt-1) + β1 * ε2t-1 \\n\\n ਜਿੱਥੇ ω ਇੱਕ ਸਥਿਰਾਂਕ ਹੈ,ਵਾਰ (yt-1) ਕੱਲ੍ਹ ਦਾ ਅੰਤਰ ਹੈ, ਅਤੇ ε2t-1 ਕੱਲ੍ਹ ਤੋਂ ਵਰਗ ਗਲਤੀ ਸ਼ਬਦ ਹੈ. α ਅਤੇ β ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ ਜੋ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿੰਨਾ ਭਾਰ ਹੈਪਿਛਲੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਝਟਕਿਆਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n4. ਉੱਚ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਾਰਚ (2,2) ਜਾਂ ਗਾਰਚ (3,3) ਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਅਡ਼ਿੱਕੇ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ \'ਤੇ। \\n\\n5. ਮਾਪਦੰਡ α, β ਅਤੇ ω ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤ ਕੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸੰਭਾਵਨਾ. ਅਨੁਮਾਨ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਅੰਕਡ਼ਾ ਤੌਰ \'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਾਰਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ-ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।ਅੱਜ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ। ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। \\n\\n6. ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਅਸਥਿਰਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਝਟਕਿਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਹੁੰਗਾਰਾ। ਇਹ ਨਿਰੰਤਰ ਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਮੰਨਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੈ। ਅਸਥਿਰਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈਜੋਖਮ ਦਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਸਾਧਨ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਦਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। \\n\\n7. ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਅਸਮਮਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ-ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ।ਅਸਥਿਰਤਾ ਉੱਤੇ ਝਟਕੇ ਇੱਕੋ ਅਕਾਰ ਦੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਝਟਕਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। EGARCH ਅਤੇ TARCH ਮਾਡਲ ਅਸਮਰੂਪ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n8. GARCH ਮਾਡਲਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਮਾਪਦੰਡ, ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਅਸਥਿਰਤਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ. ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ \\n\\nSo, GARCH ਮਾਡਲ ਮਾਡਲ ਸਮਾਂ-ਬਦਲਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗਵਿੱਚ, \'ਮੈਂ 2000 ਅਤੇ 2019 ਦੀ ਮਿਆਦ ਲਈ ਨਿੱਕੇਈ 225 ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪੱਤਰ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਸਲਾਹ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਾ ਹੈ?ਇਸ ਨੂੰ? \') ', 'ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਕੀ ਹੈ?', ' [\'ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਕੀ ਹੈ?\', \'ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ\' ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ, ਐਕਸਚੇਂਜ ਦਰਾਂ, ਵਿਆਜ ਦਰਾਂ, ਆਦਿ।ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਬਿੰਦੂਆਂ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੀਆਂ ਕੁੱਝ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ \\n\\n • ਇਹ ਅਸਥਾਈ ਹਨ-ਅੰਕਡ਼ੇ ਸਮੇਂ ਅਨੁਸਾਰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।ਸਮਾਂ ਅੰਤਰਾਲ ਕੋਈ ਵੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ-ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ, ਮਹੀਨਾਵਾਰ, ਸਾਲਾਨਾ ਆਦਿ। \\n\\n ਉਹ ਅਸਥਿਰਤਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ-ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਉਤਰਾਅ-ਚਡ਼੍ਹਾਅ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। \\n\\n ਅਕਸਰ ਰੁਝਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ-ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਵਾਧਾ ਜਾਂ ਕਮੀ। ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਹੈਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਮੌਸਮੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ-ਥੋਡ਼੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਜਾਂ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਪੈਟਰਨ। ਮੌਸਮੀਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਸਵੈ-ਸੰਬੰਧ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ-ਮੁੱਲ ਅਕਸਰ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈਅੰਕਡ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਗੈਰ-ਸਥਿਰਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ-ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੀਨ ਅਤੇ ਭਿੰਨਤਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ।ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਡ਼ੀ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਰੇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ-ਲਡ਼ੀ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ।ਲਡ਼ੀਵਾਰ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇੱਥੇ ਅਕਸਰ ਸ਼ੋਰ-ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਉਤਰਾਅ-ਚਡ਼੍ਹਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ, ਰੁਝਾਨਾਂ, ਮੌਸਮੀ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਦੇ ਹੋਏ ਸਵੈ-ਸੰਬੰਧ, ਗੈਰ-ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਰੇਕ। ਟੀਚਾ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਹੋਰ ਹੈਪ੍ਰਸ਼ਨ! \',\' ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਕੀ ਹਨ? ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? \',\' ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਤੀਗਾਮੀ ਸ਼ਰਤੀਆ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਹੈਟਰੋਸਕੇਡਾਸਟੀਸਿਟੀ ਮਾਡਲ। ਉਹ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਮਾਡਲ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਬਾਰੇ ਕੁੱਝ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇਃ \\n\\nਉਹ ਇੱਕ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੇ ਸ਼ਰਤੀਆ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਗਲਤੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਕਸਰ ਵਿੱਤੀ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੇਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ-ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।ਅਸਥਿਰਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਮੰਨਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੈ।ਆਮ GARCH ਮਾਡਲ GARCH (1,1) ਅਤੇ GARCH (2,2) ਹਨ। ਨੰਬਰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪਛਡ਼ੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਉੱਚ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। \\n\\n • ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਅਸਮਮਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ-ਅਸਥਿਰਤਾ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕੋ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਨਾਮ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਝਟਕਿਆਂ (ਗਲਤੀ ਦੇ ਸ਼ਬਦ) ਲਈ। ਇਹ EGARCH ਜਾਂ TARCH ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \\n\\n • GARCH ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨਇੱਕ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲਡ਼ੀ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਬਦਲਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕਾ। ਉਹ ਇਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਅਸਥਿਰਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨਸਧਾਰਨ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅਸਥਿਰਤਾ ਮਾਡਲ। \\n\\n • ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਨੁਮਾਨਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਗਾਰਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅੰਕਡ਼ਾ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। \\n\\n • ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਸਟਾਕ ਰਿਟਰਨ, ਐਕਸਚੇਂਜ ਦਰਾਂ, ਵਿਆਜ ਦਰਾਂ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਤੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲਡ਼ੀ।ਅਸਥਿਰਤਾ. \\n\\n ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਰੇਕਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਸਮਰੱਥਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉਹ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੀ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਵਿੱਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ। ਉਹ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ। \\n\\n ਕੀ ਇਹ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਲਡ਼ੀਵਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ? ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ! \',\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੱਸੋ।ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ. \', "ਯਕੀਨਨ, ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨਃ \\n\\n1. ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ (ਪਰਿਵਰਤਨ) ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿਔਸਤ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ। ਫਰਕ ਲਡ਼ੀ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਉਤਾਰ-ਚਡ਼੍ਹਾਅ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਸਮੇਂ ਲਈ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।ਲਡ਼ੀ ਜਿੱਥੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। \\n\\n2. ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅੱਜ ਦੀ ਲਡ਼ੀ ਦੀ ਭਿੰਨਤਾ ਪਿਛਲੇ ਪੀਰੀਅਡ ਦੀਆਂ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇਗਲਤੀ ਦੇ ਸ਼ਬਦ (ਝਟਕੇ)। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਥਿਰਤਾ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ-ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਧੇਰੇ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਵਧੇਰੇ ਛੋਟੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ. ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਇਸ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n3. ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਗਾਰਚ (1,1) ਹੈ ਜੋ ਅੱਜ ਦੇ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਕੱਲ੍ਹ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਕੱਲ੍ਹ ਤੋਂ ਵਰਗ ਗਲਤੀ ਪਦ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚਃ \\n\\nvar (yt) = ω + α1 * ver (yt-1) + β1 * ε2t-1 \\n\\n ਜਿੱਥੇ ω ਇੱਕ ਸਥਿਰਾਂਕ ਹੈ,ਵਾਰ (yt-1) ਕੱਲ੍ਹ ਦਾ ਅੰਤਰ ਹੈ, ਅਤੇ ε2t-1 ਕੱਲ੍ਹ ਤੋਂ ਵਰਗ ਗਲਤੀ ਸ਼ਬਦ ਹੈ. α ਅਤੇ β ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ ਜੋ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿੰਨਾ ਭਾਰ ਹੈਪਿਛਲੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਝਟਕਿਆਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\n4. ਉੱਚ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਾਰਚ (2,2) ਜਾਂ ਗਾਰਚ (3,3) ਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਅਡ਼ਿੱਕੇ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ \'ਤੇ। \\n\\n5. ਮਾਪਦੰਡ α, β ਅਤੇ ω ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤ ਕੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸੰਭਾਵਨਾ. ਅਨੁਮਾਨ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਅੰਕਡ਼ਾ ਤੌਰ \'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਾਰਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ-ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।ਅੱਜ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ। ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। \\n\\n6. ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਅਸਥਿਰਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਝਟਕਿਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਹੁੰਗਾਰਾ। ਇਹ ਨਿਰੰਤਰ ਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਮੰਨਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੈ। ਅਸਥਿਰਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈਜੋਖਮ ਦਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਸਾਧਨ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਦਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। \\n\\n7. ਗਾਰਚ ਮਾਡਲ ਅਸਮਮਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ-ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ।ਅਸਥਿਰਤਾ ਉੱਤੇ ਝਟਕੇ ਇੱਕੋ ਅਕਾਰ ਦੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਝਟਕਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। EGARCH ਅਤੇ TARCH ਮਾਡਲ ਅਸਮਰੂਪ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n8. GARCH ਮਾਡਲਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਮਾਪਦੰਡ, ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਅਸਥਿਰਤਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ. ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ \\n\\nSo, GARCH ਮਾਡਲ ਮਾਡਲ ਸਮਾਂ-ਬਦਲਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗਵਿੱਚ, \'ਮੈਂ 2000 ਅਤੇ 2019 ਦੀ ਮਿਆਦ ਲਈ ਨਿੱਕੇਈ 225 ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪੱਤਰ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਸਲਾਹ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਾ ਹੈ?\',\' ਨਿੱਕੇਈ 225 ਇੰਡੈਕਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨਃ \\n\\n1. ਨਿੱਕੇਈ 225 ਇੰਡੈਕਸ ਦੀਆਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਬੰਦ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।2000 ਤੋਂ 2019 ਤੱਕ ਦੀ ਮਿਆਦ ਲਈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n2. ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਲਈ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ2008 ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਸੰਕਟ ਵਰਗੇ ਉੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਾਹਰੀ ਜਾਂ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ। \\n\\n3. ਇੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕਰੋਔਗਮੈਂਟਿਡ ਡਿਕੀ-ਫੁਲਰ ਟੈਸਟ। ਇਹ ਲਡ਼ੀ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਗੈਰ-ਸਥਿਰ ਹੋਵੇਗੀ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਅੰਤਰ ਲਓ। \\n\\n4. ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੈਸਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ।ਲਡ਼ੀ ਦੇ ਵਰਗ ਰਿਟਰਨ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰਕੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ। ਉਹਨਾਂ ਪੀਰੀਅਡਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਵੱਡੇ (ਛੋਟੇ) ਪਰਿਵਰਤਨ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਇੱਕ GARCH ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੈ। \\n\\n5. ਲਡ਼ੀ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ GARCH (1,1) ਮਾਡਲ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਓ। ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕੀ ਲੈਗਡ ਵੇਰੀਐਂਸ (α1) ਅਤੇ ਲੈਗਡ ਵੇਰੀਐਂਸ ਲਈ ਗੁਣਾਂਕ ਹਨ।ਵਰਗ ਗਲਤੀ (β1) ਅੰਕਡ਼ਾ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਮਾਡਲ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਜ਼ਬੂਤ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਗਾਰਚ ਪ੍ਰਭਾਵ. \\n\\n6. ਤੁਸੀਂ ਉੱਚ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਾਰਚ (2,2) ਜਾਂ ਗਾਰਚ (3,3) ਦੀ ਵੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇਹ ਵੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਬਿਹਤਰ ਫਿੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਸ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰੋ।ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ। \\n\\n7. EGARCH ਜਾਂ TARCH ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਕੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਅਸਮਰੂਪ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ। ਦੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਝਟਕੇ ਵੱਖਰੇ ਹਨ।ਅਸਥਿਰਤਾ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ। \\n\\n8. ਅਸਲ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਇਨ-ਸੈਂਪਲ ਫਿੱਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਾਲਫਿੱਟ ਡੇਟਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਡਲ ਹੈ। \\n\\n9. ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਲਡ-ਆਊਟ ਅਵਧੀ ਲਈ ਅਸਥਿਰਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪੈਦਾ ਕਰੋ।ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਅਸਲ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅਸਥਿਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਨਾਲ ਕਰੋ। \\n\\n10. ਆਪਣੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਸਿੱਟਿਆਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰੋ। ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ GARCH ਕਰੋਮਾਡਲ ਨਿੱਕੇਈ 225 ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ? ਉਹ ਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ? ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓਖੋਜ। \\n\\n ਇਹ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਨਿੱਕੇਈ 225 ਲਡ਼ੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ!ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਮੈਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। \',\' ਮੈਂ ਨਿੱਕੇਈ 225 ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਰਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪੱਤਰ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।2000 ਅਤੇ 2019 ਦੀ ਮਿਆਦ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪੇਪਰ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? ', 'ਵਿੱਤੀ ਸਮਾਂ ਲਡ਼ੀ ਕੀ ਹੈ? \n ']