ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التنبؤ بمؤشرات الأسواق المالية...>الوصف

التنبؤ بمؤشرات الأسواق المالية: دراسة حالة سوق الجزائر وعمان المالي خلال الفترة 2001-2019

العنوان بلغة أخرى: Predicting Financial Market Indicators: The Case Study of Algeria and Amman Stock Exchange during the Period 2001-2019
المصدر: مجلة الدراسات المالية والمحاسبية والإدارية
الناشر: جامعة العربي بن مهيدي أم البواقي - مخبر المالية، المحاسبة، الجباية والتأمين
المؤلف الرئيسي: الشريف، مدور محمد (مؤلف)
المجلد/العدد: مج7, ع2
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2020
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 406 - 422
DOI: 10.35392/1772-007-002-021
ISSN: 2352-9962
رقم MD: 1156677
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الأسواق المالية | الأداء الكلي | السلاسل الزمنية | الجزائر | عمان
كلمات المؤلف المفتاحية:
التنبؤ | الانحدار الذاتي | الذاكرة الطويلة | مؤشرات سوق الجزائر وعمان المالي | Prediction | Autoregressive | Long Memory | Algeria and Oman Financial Market Indices
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

17

حفظ في:
المستخلص: تتناول هذه الورقة البحثية أهمية استخدام أسلوبي الانحدار الذاتي والذاكرة الطويلة لمؤشرات سوق الجزائر وعمان المالي خلال الفترة الممتدة من 2001 إلى 2019، مما يساعد المستثمرين، المسيرين والمحللين الماليين على اتخاذ القرارات السليمة للاستثمار، وقد توصلنا إلى أن الأسلوب الملائم هو الانحدار الذاتي الذي يتميز بدقة عالية عن أسلوب الذاكرة الطويلة الذي يأخذ بعين الاعتبار أثر الصدمات لمتغير الظاهرة عند عملية التنبؤ.

This research paper deals with the importance of using the two methods of autoregressive and the long memory of the indicators of the Algerian and Omani financial markets during the period from 2001 to 2019, which helps investors, managers and financial analysts to make sound decisions for investment, and we have come to the conclusion that the appropriate method is autoregressive, which is characterized by accuracy It is higher than the long memory method which takes into account the impact of shocks to the phenomenon during the prediction process.
ISSN: 2352-9962

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.