GARCH steht für «Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity» und bezeichnet ein statistisches Modell zur Schätzung und Prognose der Volatilität von Finanzanlagen.
Das Modell berücksichtigt, dass die Schwankungsintensität an den Finanzmärkten nicht konstant ist. Auf Phasen mit starken Kursbewegungen folgen häufig weitere volatile Phasen, während ruhigere Marktphasen ebenfalls dazu neigen, eine gewisse Zeit anzuhalten. Dieses Phänomen wird als Volatilitäts-Clustering bezeichnet.
GARCH-Modelle versuchen, solche zeitlichen Muster mathematisch abzubilden. Sie werden unter anderem im Risikomanagement, bei der Analyse von Finanzzeitreihen und in quantitativen Anlagestrategien eingesetzt.
Die Grundlagen dieser Modellfamilie gehen insbesondere auf die Arbeiten des Ă–konomen Robert Engle zurĂĽck.
Wie jedes statistische Modell basiert auch GARCH auf Annahmen und historischen Daten. Eine Prognose der Volatilität ist deshalb keine Prognose der zukünftigen Marktentwicklung.
Kurz gesagt: GARCH versucht nicht vorherzusagen, wohin sich der Markt bewegt – sondern wie stark er sich bewegen könnte.