Modélisation et Prévision du Cours D’amman à L’aide de la Méthodologie de Box-Jenkins: La Famille ARIMA Modeling and Forecasting of the Amman Stock Exchange Index Using the Box-Jenkins Methodology: ARIMA Model
| العنوان المترجم: |
Modeling and Predicting the Amman Course Using the Box-Jenkins Methodology: ARIMA Family Modeling and Forecasting of The Amman Stock Exchange Index Using the Box-Jenkins Methodology: ARIMA Model |
|---|---|
| المصدر: | مجلة إدارة الأعمال والدراسات الاقتصادية |
| الناشر: | جامعة زيان عاشور بالجلفة |
| المؤلف الرئيسي: | Hynda, Medfouni (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Chelghoum, Karima (Co-Author) |
| المجلد/العدد: | مج6, ع1 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
الجزائر |
| التاريخ الميلادي: |
2020
|
| الشهر: | يونيه |
| الصفحات: | 323 - 336 |
| DOI: |
10.51842/2179-006-001-042 |
| ISSN: |
2437-0525 |
| رقم MD: | 1107774 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الفرنسية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
Amman Stock Exchange | ARIMA Model | Box Jenkins Method | Forecasting | General Index
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| المستخلص: |
L’objectif de cet article est l’étude des séries temporelles de l'indice boursier d'Amman. Cette étude vise la construction d’un modèle de prévision à court terme (six mois). Le modèle utilise les prix de l’indice général mensuel pondéré couvrant la période de Janvier 2000 à Décembre 2015. La méthodologie de Box-Jenkins ou ce que s’appelle parfois le modèle de moyenne mobile autorégressive. Selon différentes méthodes et essais; le modèle autorégressif à moyenne mobile de trois est le meilleur ajustement du modèle aux données. This paper investigates the time series of the Amman stock Exchange index, in order to build a model for forecasting in short run (six months). It uses general monthly weighted price index data covering the period January 2000 to December 2015. The Box-Jenkins methodology or what it is sometimes called Autoregressive moving average model. According to different methods and tests; the autoregressive moving average of degree three is the best model fitting the data. |
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| ISSN: |
2437-0525 |
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