ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > نمذجة تقلبات العوائد اليومية ل...>الوصف

نمذجة تقلبات العوائد اليومية لمؤشر CAC 40 بتطبيق نموذج APGARCH

المصدر: مجلة الإصلاحات الإقتصادية والإندماج في الإقتصاد العالمي
الناشر: المدرسة العليا للتجارة - مخبر الإصلاحات الإقتصادية، التنمية واستراتيجيات الإندماج في الإقتصاد العالمي
المؤلف الرئيسي: بلغيث، بشير (مؤلف)
مؤلفين آخرين: صواليلي، صدر الدين (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج12, ع26
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 1 - 16
ISSN: 1112-7201
رقم MD: 1077926
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
سوق الأوراق المالية | السلاسل المالية | العوائد اليومية | مؤشر CAC 40 | نموذج ARCH | نموذج GARCH | نموذج APGARCH
كلمات المؤلف المفتاحية:
التقلبات | Volatility | ARCH | GARCH | APGARCH
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

9

حفظ في:
المستخلص: تلعب تقلبات سوق الأوراق المالية دورا مركزيا في المالية، حيث تتدخل في العديد من القرارات مثل اختيار المحفظة وتنويعها وكذا إدارة المخاطر المالية. تتميز السلاسل المالية عامة بمجموعة من الخصائص أهمها تجمع التقلبات، سمك ذيل التوزيع وعدم تناظر التقلبات أو ما يعرف بأثر الرافعة. في البداية كان الفضل لنموذج ARCH الذي جاء به Engle (1982) في محاولة تمثيل هذه الخصائص، حيث نجحت نماذج ARCH ثم GARCH لBollerslev (1986) في استيعاب أغلب الخصائص، لكنها فشلت في التعبير عن خاصية عدم التناظر (أثر الرافعة). وبدأ العديد من الباحثين في اقتراح بعض الإضافات لمحاولة تحسين هذه النماذج لنمذجة التقلبات، ولعل أبرز هذه النماذج نجد نموذج القوة غير المتناظرة APGARCH (Asymmetric Power GARCH)، الذي اقترحه Ding et al. (1993)، فانتشر بسرعة بفضل قدرته على استيعاب هذه الخاصية، للتعبير عن التأثير غير المتناظر للتقلبات المتعلقة بالأخبار السارة من جهة والأخبار غير السارة من جهة ثانية. وفي هذا البحث، سنحاول نمذجة العوائد اليومية لأيام العمل عند الإقفال لمؤشر CAC 40 للفترة الممتدة بين 2014 و2018 بعينة حجمها 1022 مشاهدة، بالاعتماد على تطبيق نموذج APGARCH

Stock market volatility plays a central role in finance. Decisions such as portfolio selection and diversification, and risk management rely heavily on volatility estimates. Financial time series exhibit a number of characteristics, the most important of which are volatility clustering, heavy tail of underlying distribution, and the leverage effect. Hie ARCH model of Engle (1982) was the first model that tried to account for some of these characteristics. This was succeeded later by the more flexible GARCH model of Bollerslev (1986). Nevertheless, both models failed to properly model the leverage effect. Although the literature has seen many proposed models, perhaps the most striking of these models is the Asymmetric Power GARCH (APGARCH) model proposed by Ding et al. (1993). Its ability to account for the asymmetric effect of good and bad news on volatility has made it one of the most adopted model for volatility. In this paper, we will attempt to model the daily returns of the CAC 40 index for the period between 2014 and 2018 using die APGARCH model on a sample of 1022 observations. We show that this model is far more superior in capturing the leverage effect than alternative conditional volatility models.
ISSN: 1112-7201

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.