العنوان بلغة أخرى: |
Modeling and Estimation of Financial Time Series Using Long Memory Model: Palestine Stock Market as a Model |
---|---|
المصدر: | مجلة اقتصاديات المال والأعمال |
الناشر: | المركز الجامعي عبدالحفيظ بوالصوف ميلة - معهد العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير |
المؤلف الرئيسي: | التلباني، شادي إسماعيل (مؤلف) |
مؤلفين آخرين: | الطويل، سارية عبدالشكور (م. مشارك) |
المجلد/العدد: | مج5, ع1 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
الجزائر |
التاريخ الميلادي: |
2021
|
الشهر: | ماي |
الصفحات: | 113 - 130 |
DOI: |
10.37170/1986-005-001-007 |
ISSN: |
2543-3784 |
رقم MD: | 1174495 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
السلاسل الزمنية | الذاكرة الطويلة | الفروق الكسرية | سوق الأوراق المالية | Time Series | Long Memory | Fractional Differences | Stock Market
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
يهدف هذا البحث إلى استخدام نموذج الذاكرة الطويلة لنمذجة وتقدير السلاسل الزمنية المالية، وذلك من خلال دراسة وتحليل بيانات السلسلة الزمنية لأسعار الأسهم في سوق فلسطين للأوراق المالية، باستخدام نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكاملية الكسرية (p,d,q) ARFIMA، حيث تم التحقق باستخدام العديد من الاختبارات الإحصائية بيانياً وحسابياً أن السلسلة تمتلك خاصية الذاكرة الطويلة، ثم تم الانتقال لتحديد قيمة التفاضل الكسري (d) لنموذج (p,d,q) ARFIMA، باستخدام ثلاث طرق تقدير، حيث تفوقت طريقةdSperio على ثلاثة طرق أخرى R/S , Fracdiff, EHE للحصول على نموذج (p,d,q)ARFIMA المطلوب. كما أشارت النتائج الإحصائية أن النموذج الملائم لتمثيل بيانات سلسلة أسعار الأسهم في سوق فلسطين للأوراق المالية هو (2,0.3134419,2) ARFIMA؛ بقيمة فروق كسرية (d=0.3134419)، وقد نجح في كل الاختبارات الإحصائية الشخصية اللازمة. This study aimed to using long memory model to modeling and estimation of Financial Time Series, through the study and analysis of time series data for Stock Prices in Palestine Stock Market, using the Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average model -ARFIMA (p, d, q)-, where we have verified by several mathematical and graphical tests; that the series have a long memory property. Then we determined the value of the fractional difference parameter (d) for ARFIMA model; using three estimating methods, where dSperio method outperformed on the other three methods, R/ S, Fracdiff and Empirical Hurst Exponent, to obtain the ARFIMA model required. Statistical results also indicated that the most appropriate model to represent the data series Stock prices in Palestine Stock Market is ARFIMA (2,0. 3134419,2), with a value of fractional difference (d = 0.3134419), which has succeeded in all necessary Diagnostic statistical tests. |
---|---|
ISSN: |
2543-3784 |