ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > بحث>رصد الأثر اللاتناظري للصدمات ع...>الوصف

رصد الأثر اللاتناظري للصدمات على تقلبات سوق النفظ: أدلة تجريبية باستخدام نماذج GARCH غير التناظرية

العنوان بلغة أخرى: Detecting the Asymmetric Effect of Shocks on Crude Oil Market Volatility: Empirical Evidences from Asymmetric GARCH Models
المصدر: دفاتر بوادكس السياسة الصناعية وتنمية المبادلات الخارجية
الناشر: جامعة عبد الحميد بن باديس مستغانم - مخبر البحث بوادكس السياسة الصناعية وتنمية المبادلات الخارجية
المؤلف الرئيسي: عكريش، كمال (مؤلف)
المجلد/العدد: مج10, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2021
الصفحات: 335 - 358
ISSN: 2335-1136
رقم MD: 1254210
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الأسواق المالية | السلاسل المالية | الأصول المالية | رأس المال
كلمات المؤلف المفتاحية:
GARCH | نماذج GARCH غير التناظرية | نماذج GARCH | الأثر اللاتناظري | اختبار M-D. | GARCH | Asymmetric Effect | Asymmetric GARCH Models | D-M Test
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الورقة البحثية إلى الكشف عن أثر الصدمات الموجبة والصدمات السالبة على تقلبات أسعار النفط البرنت خلال الفترة 22 ماي 1987– 22 ماي 2020. لهذا الغرض استخدمنا ثلاث نماذج GARCH غير تناظرية: EGARCH, GJR-GARCH, APGARCH ونموذج GARCH الاعتيادي تحت عدة افتراضات للتوزيع الشرطي للبواقي المعيرة. أشارت نتائج التقديرات إلى معنوية معامل الأثر اللاتناظري. وبناء على اختبار D-M للقدرة التنبؤية، دلت النتائج أن أدق نموذج هو MA (3)-EGARCH (1.1) سواء باستخدام MSE أو MAE.

This paper aimed to explore the effect of both positive and negative shocks on the volatility of the Brent oil price during the period 15/05/1987 to 22/05/2020. We used three asymmetric GARCH models: EGARCH, GJR-GARCH, APGARCH and conventional GARCH model under four alternative conditional distributions of standardized errors. The estimation of asymmetric GARCH-class models shows the significance of the asymmetric effect coefficient.. Based on Diebold-Mariano test for predictive ability, the results indicated that MA(3)-EGARCH (1,1) model is more accurate than other ones either using MAE or MSE.
ISSN: 2335-1136

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.