Model volatilnosti je oblika modeliranja, ki se uporablja za napovedovanje trenutkov negotovosti in možnih motenj v običajnih poslovnih praksah. Te modele uporabljajo številni analitiki podatkov, da bi poskušali razumeti in napovedati trenutke v prihodnosti njihovega poslovanja, ko bodo morda potrebne spremembe poslovnega modela, da bi ostali konkurenčni. Dober model nestanovitnosti lahko podjetju zagotovi prednost pred konkurenti, ki morda niso pripravljeni na prihodnje zaplete na trgu.
Analitiki danes uporabljajo več modelov volatilnosti. Model ARCH-GARCH in model stohastične volatilnosti sta dva najpogostejša tipa. Oba modela določata nestanovitnost na podlagi koncepta “belega šuma”. To je naključna predstavitev spremenljivk v številskem polju, katerih grafična vsota je enaka nič v časovnem okviru, ki se analizira.
Model volatilnosti ARCH-GARCH je enostavnejša oblika modela volatilnosti. Kratica »ARCH-GARCH« pomeni »avtoregresivno pogojno heteroskedastičnost posplošeno – avtoregresivno pogojno heteroskedastičnost«. Ti modeli razlagajo samo en vir belega šuma kot del enačbe, ki jo uporabljajo za ustvarjanje rezultatov. Stohastični model volatilnosti je bolj zapleten, saj upošteva več različnih kalibracij belega šuma. Te kalibracije naj bi predstavljale nepredvidene spremembe, inovacije in spremembe podatkov, ki se lahko razvijejo v določenem časovnem obdobju.
Razumevanje volatilnosti je še posebej pomembno za ljudi, ki želijo vlagati v delnice in podjetja, katerih vrednost lahko sčasoma niha. Če so vlagatelji sposobni pravilno določiti, kdaj bodo njihove naložbe vstopile v čase negotove donosnosti, bodo morda lahko umaknili svoje naložbe, preden se vrednost zmanjša. Če je mogoče natančno predvideti stopnjo nestanovitnosti in vlagatelji obdržijo svoje naložbe v obdobju nestabilnosti, se lahko tudi njihova lastniška znatno povečajo.
Čeprav model volatilnosti ni vedno povsem natančen, zlasti v velikih časovnih okvirih, je pomemben del poslovnega okolja. Usoda podjetja je odvisna od njegove sposobnosti natančnega predvidevanja sprememb, zato so modeli nestanovitnosti danes pogosti. Ker tehnologija napreduje in študijo delovanja trgov lahko razlagajo računalniki, ki izvajajo izračune, ki so večkrat naprednejši, kot so jih sposobni človeški ekonomisti, je mogoče pričakovati, da se bosta natančnost in uporaba teh modelov le še povečala.