GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) Process adalah sebuah model yang digunakan dalam analisis keuangan untuk memodelkan fluktuasi volatilitas harga aset keuangan. GARCH Process merupakan pengembangan dari model ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) yang memiliki kelemahan dalam memodelkan volatilitas yang berfluktuasi secara dinamis.
GARCH Process digunakan untuk memprediksi dan mengukur tingkat volatilitas di masa depan, yang penting dalam manajemen risiko investasi. GARCH Process memperhitungkan hubungan antara tingkat volatilitas saat ini dengan volatilitas di masa lalu, serta faktor-faktor eksternal yang dapat mempengaruhi volatilitas.
Model GARCH terdiri dari dua komponen utama, yaitu komponen autoregresi (AR) dan komponen heteroskedastisitas (ARCH). Komponen AR digunakan untuk memodelkan perilaku volatilitas berdasarkan tingkat volatilitas sebelumnya. Sedangkan komponen ARCH digunakan untuk memodelkan fluktuasi volatilitas secara dinamis.
Dalam praktiknya, GARCH Process digunakan untuk melihat volatilitas di pasar keuangan, seperti volatilitas harga saham, indeks pasar, atau mata uang. Dengan memahami tingkat volatilitas di masa depan, investor dan trader dapat mengambil keputusan yang lebih baik dalam melakukan strategi investasi atau perdagangan.