ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام نماذج ARIMA-ARCH للتنبؤ بأسعار خام مزيج الصحاري

العنوان بلغة أخرى: Using ARIMA-ARCH Model to Predict a Price of Saharan Blend
المصدر: مجلة الدراسات المالية والمحاسبية والإدارية
الناشر: جامعة العربي بن مهيدي أم البواقي - مخبر المالية، المحاسبة، الجباية والتأمين
المؤلف الرئيسي: جاب الله، مصطفى (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): DJaballah, Mustapha
المجلد/العدد: مج6, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: جوان
الصفحات: 231 - 244
DOI: 10.35392/1772-006-001-012
ISSN: 2352-9962
رقم MD: 1002987
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
سعر النفط | مزيج صحاري | نماذج Arima | أثر Arch | Oil price | Sahara blend | ARIMA models | ARCH effect
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

17

حفظ في:
المستخلص: في ظل وجود أزمة اقتصادية مالية فإن أسعار النفط تأثرت تأثراً بالغا بها ورغم إن الجزائر لم تتأثر كثيراً بالأزمة في بدايتها نتيجة الاحتياطي الضخم من العملات الصعبة التي حققها في السنوات الماضية، وتحديداً من خلال بيع النفط خلال الارتفاع الكبير الذي شهدته هذه الأسعار الفترة الماضية إلا انه بدا يتأثر بالأزمة وأسعار النفط تدهورت في الفترة الأخيرة وأصبحت غير مستقرة. ويهدف هذا البحث إلى التنبؤ بأسعار النفط الجزائري في السنة الحالية 2018 والتنبؤ هنا سيكون باستخدام السلاسل الزمنية وسنستخدم هنا نماذج arima لان سلسلة المتغير التابع لم تستقر إلا بعد إجراء الفرق الأول لها، وبما إن النموذج يعاني من بعض المشاكل المتعلقة بالبواقي فضلنا اخذ أخطاء ARCH في الاعتبار عند إجراء التنبؤ.

In light of the financial crisis, the oil prices have been severely affected. Although Algeria was not affected by the crisis at the beginning of the result of the huge reserve of hard currency achieved in the past years, specifically through the sale of oil during the sharp rise witnessed by these prices in the past period, Appeared to be affected by the crisis and oil prices deteriorated recently and became unstable , this research aims at forecasting the Algerian oil prices in the current year 2018 and the prediction here will be using the time series and we will use arima models here because the variable variable series has not stabilized until after the first difference has been made. We preferred taking the the ARCH effect into account in forcasting.

ISSN: 2352-9962