Nepastovumo modelis yra modeliavimo forma, naudojama prognozuoti neapibrėžtumo momentus ir galimus įprastos verslo veiklos sutrikimus. Šiuos modelius naudoja daugelis duomenų analitikų, siekdami suprasti ir numatyti savo verslo ateities momentus, kai gali prireikti keisti verslo modelį, kad išliktų konkurencingas. Geras nepastovumo modelis gali suteikti verslui pranašumo prieš konkurentus, kurie gali būti nepasirengę būsimoms rinkos komplikacijoms.
Šiandien analitikai naudoja kelis nepastovumo modelius. ARCH-GARCH modelis ir stochastinis nepastovumo modelis yra du labiausiai paplitę tipai. Abu šie modeliai nustato nepastovumą pagal „baltojo triukšmo“ sąvoką. Tai yra atsitiktinė kintamųjų, esančių skaičių lauke, vaizdavimas, kurio grafika suma lygi nuliui per analizuojamą laikotarpį.
ARCH-GARCH nepastovumo modelis yra paprastesnė nepastovumo modelio forma. Akronimas „ARCH-GARCH“ reiškia „autoregresyvus sąlyginis heteroskedastiškumas apibendrintas – autoregresyvus sąlyginis heteroskedastiškumas“. Šie modeliai interpretuoja tik vieną baltojo triukšmo šaltinį kaip lygties, kurią jie naudoja rezultatams gauti, dalį. Stochastinis nepastovumo modelis yra sudėtingesnis, atsižvelgiant į kelis skirtingus baltojo triukšmo kalibravimus. Šie kalibravimai skirti parodyti nenumatytus pokyčius, naujoves ir duomenų pakeitimus, kurie gali išsivystyti per tam tikrą laikotarpį.
Suprasti nepastovumą ypač svarbu žmonėms, norintiems investuoti į akcijas ir įmones, kurių vertė laikui bėgant gali svyruoti. Jei investuotojai sugebės tinkamai nustatyti, kada jų investicijos prasidės neapibrėžto pelningumo laikais, jie gali atsiimti savo investicijas, kol jų vertė nesumažės. Arba, jei galima tiksliai numatyti nepastovumo laipsnį ir investuotojai išlaiko savo investicijas nestabilumo laikotarpiu, jų akcijų paketas taip pat gali labai padidėti.
Nors nepastovumo modelis ne visada yra visiškai tikslus, ypač per ilgą laikotarpį, jis yra svarbi verslo aplinkos dalis. Verslo likimas priklauso nuo jo gebėjimo tiksliai numatyti pokyčius, todėl nepastovumo modeliai šiandien yra plačiai naudojami. Tobulėjant technologijoms ir tiriant, kaip veikia rinkos, kompiuteriai, atliekantys daug kartų pažangesnius skaičiavimus, nei sugeba ekonomistai, gali būti interpretuojami, galima tikėtis, kad šių modelių tikslumas ir panaudojimas tik augs.