ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استعمال إنموذج الانحدار الذاتي...>الوصف

استعمال إنموذج الانحدار الذاتي المعمم المشروط بعدم تجانس التباين GARCH (p,q) في تمثيل بيانات السلاسل الزمنية واستخدامها في التنبؤ مع تطبيق عملي على الأسعار اليومية العالمية للنفط

العنوان بلغة أخرى: Using the Generalized Auto - Regression that Conditioned by Heteroscedasticity in Representing the Time Series Data and its Using in Predicting With GARCH (p,q): Case Study of Daily Global Oil Prices
المصدر: مجلة الأقتصادي الخليجي
الناشر: جامعة البصرة - مركز دراسات الخليج العربي
المؤلف الرئيسي: حسن، علي عبد الزهرة (مؤلف)
المجلد/العدد: ع41
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: آيلول
الصفحات: 57 - 92
DOI: 10.33762/1287-000-041-003
ISSN: 1817-5880
رقم MD: 1217541
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
أسعار النفط العالمية | الفرضيات الاقتصادية | التنمية الاقتصادية | الاقتصاد العالمي
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

4

حفظ في:
المستخلص: أصبحت نماذج ARCH وGARCH أدوات مهمة في تحليل بيانات السلاسل الزمنية، لاسيما في التطبيقات المالية. وهذه النماذج مفيدة بشكل خاص عندما يكون هدف الدراسة التحليل والتنبؤ بالتقلبات.(volatility) ويهدف البحث إلى بناء أنموذج ملائم يفسر سلوك السلسلة اليومية لأسعار النفط العالمية باستعمال نماذج GARCH لأنها تأخذ بنظر الاعتبار الأرباح (Returns) خلال فترات التداول وكذلك التقلبات التي تعد مقياسا للمخاطرة (Risk) حيث أظهرت نتائج الدراسة أن الأنموذج الملائم لهذه السلسلة هو GARCH (1,1).

ARCH and GARCH models have become important tools in the analysis of time series data, particularly in financial applications. These models are especially useful when the objective of the study is to analyze and forecast volatility. The research aims to build an appropriate model that explains the behavior of the daily series of international oil prices using the GARCH models because it takes into consideration the returns during periods of trading as well as volatility and is considered a measure of risk. The results of the study showed that the appropriate model of this series, GARCH (1.1)
ISSN: 1817-5880

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.