Методы обнаружения структурных сдвигов в GARCH моделях и их приложения к моделированию волатильности финансовых инструментов

В работе предлагается гибридный метод обнаружения структурных сдвигов с использованием экспертного подхода и двух статистических алгоритмов: алгоритме KL-ICSS, основанном на методе кумулятивных сумм, и алгоритме Fukuda, основанном на байесовском информационном критерии (BIC). Предложенный метод был апробирован на реальных данных в рамках решения задачи обнаружения структурных сдвигов волатильности доходности обыкновенных акций российских компаний нефтегазовой отрасли. По итогам применения метода для всех рассматриваемых компаний были выявлены структурные сдвиги волатильности. За исключением ПАО «Новатэк» выявленные структурные сдвиги оказали значимое влияние на параметры GARCH-модели, что подтверждает непостоянство структуры волатильности на длительных временных интервалах. Преимущество предложенного метода, заключающееся в объединении экспертного и статистического подходов, показало свою эффективность при апробировании на реальных данных. Также было выявлено, что причиной структурных сдвигов волатильности могут быть как значимые внешние события на рынке, так и значимые корпоративные новости компании.