| LEADER |
04885nam a22002537a 4500 |
| 001 |
1972811 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b الأردن
|
| 100 |
|
|
|9 654408
|a بدر، عبدالله
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Measuring the Impact of the COVID-19 Pandemic on Oil Prices Using Long Memory Models (November 1990 to December 2020)
|
| 246 |
|
|
|a قياس تأثير جائحة كورونا على أسعار النفط باستخدام نماذج الذاكرة الطويلة (نوفمبر 1990 إلى ديسمبر 2020)
|
| 260 |
|
|
|b مركز رفاد للدراسات والأبحاث
|c 2022
|g شباط
|
| 300 |
|
|
|a 108 - 117
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a إن مشكلة هذه الدراسة تسعى للإجابة على سؤال ما إذا كان لوباء الكورونا تأثير خطير على الاقتصاد السعودي أم لا. الهدف الرئيسي من الدراسة هو إبراز درجة المرونة الاقتصادية السعودية في الاستجابة للصدمات الخارجية باستخدام طريقة أكثر تكرارا وهي تقنية الذاكرة الطويلة الملائمة في تحليل وتوقع مثل هذه الظواهر. بدراسة السلسلة الزمنية لأسعار النفط في الدراسة بين تشرين الثاني (نوفمبر 1990) وكانون الأول (ديسمبر 2020)، تبين أن السلسلة غير مستقرة، وبعد الاختلاف الأول استقرت السلسلة الزمنية لأسعار النفط. اختبار سلسلة الاختبارات العشوائية الطويلة، اتضح أنه يتبع ذاكرة طويلة عشوائية وبالمقارنة بين عدة نماذج مختلفة من نماذج ARMA، ومن ثم كان أفضل نموذج لتمثيل السلسلة هو نموذج (MA=3,d=.469, ARFIMA( AR=2) تم تقدير النموذج باستخدام Eviews 10، وتم استخدام النموذج المقدر (3,0.469, ARFIMA Model 2) للتنبؤ بأسعار النفط في عام 2021 وأظهرت نتائج التوقعات أن أسعار النفط لم ترتفع بعد جائحة كورونا، مما يشير إلى قوة تأثير هذا الوباء على السلع الاستراتيجية الهامة، بما في ذلك أسعار النفط. تتوافق النتائج مع الأسس النظرية والدراسات السابقة التي كانت موثوقة للغاية في تحليل وتفسير وتوقع أسعار النفط المستقبلية. أكدت هذه النتائج العديد من الدراسات المتدرب عليها.
|
| 520 |
|
|
|b The problem of this study is seeking to answer the question whether the COVID-19 pandemic has a serious effect on the Saudi economy or not. The main objective of the study is to highlight the degree of the Saudi economic flexibility in response to external shocks by using more frequent method, which is long memory technique, that is suitable in analyzing and forecasting such phenomena. By examining the time series of oil prices in the study between November 1990 to December 2020, the series turned out to be unstable and after the first difference stabilized the time series of oil prices. The test of random long series tests turned out to follow random long memory and by comparing between several different models of ARMA models, hence the best model to represent the series was the ARFIMA model (AR=2,d=.469, MA=3) the model was estimated using Eviews10, and the estimated model ARFIMA Model (2, 0.469, 3) was used to predict oil prices in 2021 and the results of the forecast showed that oil prices haven't risen after the COVID- 19 pandemic, indicating the strong impact of this pandemic on important strategic commodities, including oil prices. The results are consistent with the theoretical foundations and previous studies which were so reliable in the analysis, interpretation, and prediction of future oil prices .These results confirmed many studies in that it contributes the theoretical and practical debate of the pandemic, hence there is an enhance to future studies.
|
| 653 |
|
|
|a فيروس كورونا "كوفيد-19"
|a المواد النفطية
|a التنمية المستدامة
|a السلاسل الزمنية
|
| 692 |
|
|
|a جائحة كورونا
|a أسعار النفط
|a نموذج ذاكرة طويلة
|b COVID-19 Pandemic
|b Oil Prices
|b Long Memory Model
|
| 700 |
|
|
|9 654409
|a الطاهر، ياسين
|e م. مشارك
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|6 Economics
|c 006
|e Global Journal Of Economics & Business
|f Global journal of economics and business
|l 001
|m مج12, ع1
|o 1793
|s المجلة العالمية للاقتصاد والأعمال
|v 012
|x 2519-9285
|
| 856 |
|
|
|u 1793-012-001-006.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 1224965
|d 1224965
|
