ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Forecasting Models in Financial Time Series: A Review

المصدر: المجلة العلمية المركزية
الناشر: جامعة الزعيم الأزهري
المؤلف الرئيسي: Hassan, Mohammed El-Amin (Author)
مؤلفين آخرين: Abdallah, Nazar Ahmed (Co-Author)
المجلد/العدد: ع20
محكمة: نعم
الدولة: السودان
التاريخ الميلادي: 2020
الشهر: أكتوبر
الصفحات: 1 - 14
ISSN: 1858-5035
رقم MD: 1101994
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: IslamicInfo, EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
ARCH | GARCH | Asymmetry | Fat-tail | Volatility
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

4

حفظ في:
المستخلص: العديد من النماذج طورت خصيصا لتقدير التقلبات الشرطية في السلاسل الزمنية المالية، ومن أكثر هذه النماذج استخداما هي نماذج الانحدار الذاتي المشروطة بعدم ثبات التباين. (1982) Engle أول من استخدم هذه النماذج (آرش) ومن ثم تم تعميمها إلى نماذج الانحدار الذاتي المعممة المشروطة بعدم ثبات التباين (قآرش) بوسطة Bollerslev (1986) and Taylor (1986). تهدف هذه الورقة إلى عرض ملخص عن بعض الأعمال التي قدمت عن هذه النماذج (آرش، قآرش) وبعض من أنواعها بالإضافة إلى بعض التوزيعات الاحتمالية التي استخدمت مع هذه النماذج.

A number of models have been developed that are especially suited to estimate the conditional volatility of financial series, of which the most widely used are the conditional Heteroscedatic models. The first of these was the Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) model proposed by Engle (1982) and generalized to GARCH (Generalized ARCH) by Bollerslev (1986) and Taylor (1986). The main objective of this paper is to review published work on ARCH and GARCH models and some of their extensions, in addition to reference to some of the probability distributions that are usually assumed with these models.

ISSN: 1858-5035