| المستخلص: |
تهدف هذه الدراسة إلى الوصول إلى أفضل نموذج للتنبؤ بأسعار الأسهم بالأخذ في الاعتبار مشكلة التقلبات في السلاسل الزمنية المالية وذلك باستخدام دمج نموذج DSGE والنموذج الديناميكي العاملي مع نموذج متجه الانحدار الذاتي البيزي. وفي هذه الدراسة يتم المقارنة بين نموذج DSGE والنموذج الديناميكي العاملي ونموذج متجه الانحدار الذاتي ، وقد توصلت الدراسة إلى أن استخدام أسلوب دمج نموذج DSGE والنموذج الديناميكي العاملي مع نموذج متجه الانحدار الذاتي البيزي يعد من أفضل وأدق النماذج في التنبؤ بأسعار الأسهم، ولقد تمت الدراسة التطبيقية على مجموعة من البيانات اليومية لأسعار الأسهم للبنك التجاري الدولي، وتوصي الدراسة الحالية بالتوسع في استخدام أسلوب تحليل السلاسل الزمنية كوسيلة فعالية في دراسة العديد من المتغيرات في مجال المال والتنبؤ بها كما تؤكد على أهمية عنصر التقلب في هذا النوع من البيانات ليس فقط كمتغير له مدلوله في حد ذاته ولكن أيضا كمتغير مفسر في بعض الأحيان وضروري لفهم سلوك المتغيرات في مجال المال والتنبؤ بها.
This research aims to identify the best forecasting model of Stock Prices to be more accurate regarding the problem of Financial Time Series Fluctuations. In this study comparison between DSGE model, Dynamic Factor Model, Vector Auto-Regression Model. This study reaches that using combining DSGE model and Dynamic Factor Model with Vector Auto-Regression Model is the best and the most accurate in forecasting Stock Prices. The applied study with a group of daily data of Stock Prices of commercial international Bank (CIB). The research recommends extending the use of time series analysis as an effective tool in studying many financial variables and forecasting of it. Also, the research emphasizes the importance of volatility in this kind of data not only as a variable has an important but also as a necessary explanatory variable in understanding the behavior of many variables in finance.
|
