پیش بینی تلاطم یکی از مهمترین موضوعات مورد مطالعه ریسک در بازارهای مالی است. در تحقیق حاضر ابتدا با استفاده از روشهای GARCH، تلاطم موجود با استفاده از 1467 داده روزانه برای شاخص قیمت بورس تهران برآورد شده و بهترین مدلها در تخمین و پیش بینی تلاطم برای توزیع نرمال و توزیع تی- استیودنت نتیجه شده است. با توجه به وجود علائم حافظه بلندمدت برای تبیین میانگین شرطی، از مدل ARFIMA و برای واریانس شرطی، در کنار مدلهای با حافظه کوتاه مدت، از مدل با حافظه بلندمدت FIGARCH استفاده شده است. برای انجام پیش بینی در دوره خارج از دوره نمونه، مدل ARFIMA-FIGARCH با توزیع نرمال، دقیقترین مدل بوده و نتایج بهتری را ارائه میدهد. یکی از روشهای مطرح در بررسی ریسکها و مدیریت ریسک، تخمین VaR یا ارزش در معرض خطر است. مقایسه مدلها نشان میدهد که در سطوح اطمینان متفاوت برای تخمین ارزش در معرض خطر، مدلهای مختلف نتایج متفاوتی میدهند، ولی می توان گفت مدل FIGARCH در سطح معنی داری 5/2٪ بهترین عملکرد را در میان مدلهای GARCH دارد.
