GARCH significa Heterocedasticidade Condicional Autorregressiva Generalizada (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). É uma técnica de modelagem estatística utilizada por investidores e analistas para prever a volatilidade dos retornos de ativos financeiros. Ao contrário de métodos simples que se baseiam apenas no desvio padrão, o GARCH oferece uma medida de risco mais precisa ao considerar o fato de que a volatilidade do mercado frequentemente ocorre em clusters, onde períodos de alta ou baixa variância tendem a se suceder.
O modelo funciona analisando dados de séries temporais em que a variância do termo de erro é serialmente autocorrelacionada. Ele segue um processo de média móvel autorregressiva para estimar a volatilidade futura com base em dados históricos. Ao incorporar tanto a magnitude quanto a direção dos retornos, os modelos GARCH ajudam os analistas a entender como os movimentos de preços passados influenciam a incerteza atual do mercado, tornando-os ferramentas teoricamente sólidas para previsões financeiras.
Na prática, o GARCH é frequentemente utilizado para avaliar o risco e os retornos esperados de ações, títulos e outros instrumentos financeiros. Por exemplo, um investidor pode usar um modelo GARCH para avaliar uma carteira durante períodos de instabilidade de mercado, como a fase que antecede uma recessão. Ao identificar esses padrões de volatilidade agrupados, o modelo permite que os investidores equilibrem melhor sua exposição ao risco e tomem decisões mais informadas ao selecionar ativos para seus portfólios.