ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام طرق السلاسل الزمنية للتنبؤ بأسعار التداول لسوق العراق للأوراق المالية لمدة 2005 - 2018

العنوان بلغة أخرى: Use Time Series Methods to Forecast Trading Prices for the Iraq Stock Exchange Duration 2005 - 2018
المصدر: مجلة جامعة الأنبار للعلوم الاقتصادية والإدارية
الناشر: جامعة الأنبار - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: السلماني، انور رشيد خلفية (مؤلف)
مؤلفين آخرين: حمد، عبد علي (م. مشارك), بتال، أحمد حسين (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج11, ع27
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 238 - 259
ISSN: 1998-8141
رقم MD: 1030834
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
السلاسل الزمنية | تداول الاوراق المالية | سوق العراق للأوراق المالية | Time Series | Securities Trading | Iraq Stock Exchange
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

16

حفظ في:
المستخلص: سعى هذا البحث إلى التنبؤ بمؤشرات المؤشر العام لسوق العراق للأوراق المالية ومؤشر القيمة السوقية العراق للمدة من كانون الأول 2005 لغاية ايلول 2018، من خلال تطبيق طرق السلاسل الزمنية (السلوك العشوائي، الاتجاه العام، المتوسطات المتحركة، التمهيد الاسي البسيط، اسلوب بروان في التمهيد الاسي، نماذجARIMA ). وأظهر النتائج ما يلي: - إن نموذج ARIMA (2,1,1) هو أفضل نموذج للتنبؤ الشهري للمؤشر العام للسوق العراق للأوراق المالية، وتم التنبؤ عن طريق هذا المؤشر للمدة من شهر تشرين الأول 2018 لغاية كانون الثاني 2021. - إن نموذج السلوك العشوائي هو أفضل نموذج للتنبؤ الشهري للقيمة السوقية، وتم التنبؤ عن طريق هذا المؤشر للمدة من شهر تشرين الأول 2018 إلى كانون الثاني 2021.

This research sought to predict the indicators of the general index of the Iraq Stock Exchange and the market value index of Iraq for the period from December 2005 to September 2018, through the application of time series methods (random behavior, general direction, moving averages, simple exponential smoothing, Brown's approach to exponential smoothing). , ARIMA models). The results showed the following: • The ARIMA model (2,1,1) is the best monthly forecast for the general index of the Iraq Stock Exchange, and this indicator was predicted for the period from October 2018 to January 2021. • The random behavior model is the best monthly forecast for the market value, and this indicator was predicted for the period from October 2018 to January 2021.

ISSN: 1998-8141