ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > نماذج إحصائية مقترحة لدراسة ال...>الوصف

نماذج إحصائية مقترحة لدراسة العوامل المؤثرة على أداء الأسهم والتنبؤ بسعر الإغلاق اليومي: دراسة تطبيقية على أسهم شركة جوجل

العنوان بلغة أخرى: Suggested Statistical Models to Study the Affecting Factors on The Performance of Shares and Forecast The Daily Closing Price: Applied Study on The Shares of Google Company
المصدر: المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة
الناشر: جامعة عين شمس - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: إبراهيم، فاطمة إبراهيم حامد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عزيز، عصام فوزي (مشرف)
المجلد/العدد: ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2020
الشهر: يوليو
الصفحات: 71 - 88
ISSN: 2636-2562
رقم MD: 1095321
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
سعر الأسهم | سعر الإغلاق | الأسواق المالية | شركة جوجل
كلمات المؤلف المفتاحية:
التنبؤ بأسعار الأسهم | تحليل السلاسل الزمنية | البورصات | سوق الأسهم | تحليل | تنبؤ | الإحصاء | سعر الإغلاق | شركة Google | Forecasting Stock Prices | Time Series Decomposition | Box-Jenkins | Arima Methodology | Stock Exchanges | Stock Markets | Analysis | Prediction | Statistics | Closing Price | Google Company
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

68

حفظ في:
المستخلص: أصبحت الأسواق المالية ضرورية لدفع النمو الاقتصادي. سوق الأسهم هو مكان يتم فيه إصدار أسهم الشركات المملوكة للقطاع العام والأنشطة العادية للبيع والشراء. ونتركز أهمية هذه الدراسة في توفير أداة استشارة فعالة للمستثمرين المحتملين وللجهات ذات العلاقة لاتخاذ القرارات الاستثمارية الملائمة بالنسبة لتملك الأسهم أو بيعها بالإضافة إلى اتخاذ الإجراءات التصحيحية في الوقت المناسب. تعتبر نماذج بوكس-جنكنز للسلاسل الزمنية من نوع الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكاملية من أهم الأساليب المستخدمة في التنبؤ بأسعار الأسهم. ركزت هذه الدراسة على نماذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكاملية ARIMA(p,d,q) للتنبؤ بسعر الإغلاق اليومي لشركة Google وتوصلت الدراسة إلى أن أفضل أساليب التنبؤ في حالة السلاسل الزمنية الصغيرة هو ARIMA. وتوصلت النتائج أن أفضل نموذج (ARIMA) للتنبؤ بسعر سهم جوجل هو نموذج (2,ARIMA(0,l وعند تقدير معالم النموذج أمكن الحصول على النتائج التالية:

Financial markets are now widely seen as essential to push economic growth. Stock market is a place where the issuance of shares of publicly-held companies and the regular activities of selling and buying take place. The importance of this study is focused on providing an effective investment tool for potential investors and relevant parties to take appropriate investment decisions regarding owning or selling shares in addition to taking corrective actions at the appropriate time. The box - Jenkins approach for (Auto Regressive Integrated Moving Average), known as ARIMA (p,d,q) have gained great interest because in predicting time series. This study, therefore, focused on the Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA (p, d, q)) to predict the daily closing price of Google, The study found that ARIMA is the best prediction technique for small time series cases. This study found that the best ARIMA model for predicting Google's share price is the ARIMA model (0,1,2), and when estimating the parameters of the model, the following results could be obtained:
ISSN: 2636-2562

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.