В своем ответе Филиппу Джориону “Against VaR” Насим Талеб пишет: ”Факт того, что точность измерения риска (волатильность) сама по себе волатильна и непредсказуема, является достаточной причиной для того, чтобы отговорить нас от применения такой количественной оценки риска. Я принял бы VaR, если бы волатильность можно было легко предсказать с минимальной стандартной ошибкой”.

Решение проблемы корректного прогнозирования волатильности привело к появлению достаточно большого класса моделей условной авторегрессионной гетероскедастичной волатильности (ARCH) и моделей обобщенной условной авторегрессионной гетероскедастичной волатильности (GARCH). И хотя эти модели временами показывают приемлемую точность прогноза, они так до конца и не объясняют всех произошедших изменений волатильности.

В данной статье описывается новый подход к решению проблемы повышения точности прогнозирования волатильности. Разработанная автором модель RF-GARCH(p,q,α) хотя и является модификацией модели класса GARCH, но в отличие от них она целиком основана на отрицании гипотезы о слабой эффективности рынка. Её отличительной особенностью является использование различных моделей прогнозирования, а также учет эффекта сноса значений факторов риска к модельному тренду (mean reversion).