| LEADER |
06581nam a22002417a 4500 |
| 001 |
2124528 |
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b مصر
|
| 100 |
|
|
|9 727284
|a عزيز، ميرنا عاطف شفيق
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a التنبؤ بعوائد المحافظ الاستثمارية باستخدام نموذج الانحدار الذاتي المشروط بعدم ثبات التباين "ARCH"
|
| 260 |
|
|
|b جامعة عين شمس - كلية التجارة
|c 2022
|g أكتوبر
|
| 300 |
|
|
|a 1345 - 1363
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a يهدف هذا البحث إلى اختبار قدرة عدد من النماذج على التنبؤ بأداء المحافظ الاستثمارية المستقبلي. ولما كان الاستثمار في الأسهم يخضع لنوعين من المخاطر هما المخاطر المنتظمة والمخاطر غير المنتظمة فإن هذا يؤدي إلى درجة من عدم التأكد المترافقة مع هذا النوع من الاستثمار تجاه ما يمكن أن يكون عليه أداء المحافظ الاستثمارية المشكلة من هذه الأسهم. وبالتالي توجب تكوين محفظة استثمارية منوعة تنويعا جيدا مما يقلل من المخاطر غير المنتظمة ومن ثم التنبؤ بأداء هذه المحفظة عن طريق بناء أفضل النماذج التنبؤية. وذلك بالاعتماد على البيانات التاريخية لعوائد أسعار أسهم شركات عينة الدراسة والمدرجة في البورصة المصرية. كما اعتمد البحث على دراسة محفظة السوق للمؤشر EGX30 وذلك بالاعتماد على البيانات التاريخية لعوائد المؤشر العام للسوق. اعتمد البحث على تشكيل السلاسل الزمنية لعوائد المحفظة والمؤشر EGX30 كمحفظة للسوق، وأجريت مجموعة من الاختبارات عليها باستخدام برنامج (Eviews.8) للوصول أولا لسلاسل زمنية مستقرة، ومن ثم تم اتباع منهجية بوكس جنكنز لبناء النماذج التنبؤية ARMA(p,q) وفحص بواقي هذه النماذج ونمذجة البواقي بنموذج (ARCH) للوصول لأفضل نماذج التنبؤ بأداء هذه المحفظة والمؤشر في المستقبل. توصلت الدراسة إلى أن المحفظة المشكلة في سوق البورصة المصري المالي والمكونة من (28) سهما حققت تنوعا ممتازا. وتوصل البحث أيضا إلى أن النماذج حققت نتائج جيدة وهما النموذج ARMA (1.1) والنموذج – ARMA (1.1) ARCH (1)، وبالتالي يمكن الاعتماد عليها إلى حد كبير في تتبع أداء المحافظ المدروسة. ويوصي البحث المستثمرين بالاعتماد على طريقة بوكس جنكنز في بناء نماذج للتنبؤ بأداء محافظهم الاستثمارية. كما يوصي البحث باستكمال التوسع باستخدام الأساليب التنبؤية للوصول إلى أفضل النماذج المقترحة للتنبؤ بتقلبات عوائد الأسهم والمحافظ الاستثمارية والمؤشرات في الأسواق المالية.
|b This research aims to test the ability of many of models to predict the performance of investment portfolios, and what was investing in stocks is subject to two types of risk; systematic and the non-systematic risk, this leads to a degree of uncertainty associated with this type of investment towards what could be the constituents from and stock performance of investment portfolios. Thus, it is necessary to form a well-diversified investment portfolio, which reduces the unsystematic risks, and then predicts the performance of this portfolio by building the best predictive models. Also, the research studied the EGX3 as a market portfolio based on the historical data for returns of the market index. The research formed the time series of the portfolio returns and the EGX3 index as a market portfolio, and a set of tests were conducted on them using the program (Eviews.8) to first reach stationary time series, and then the Box Jenkins methodology was followed to build predictive models ARMA (p,q) and examined the residuals of these models and residual modeling using the ARCH model to reach the best models for predicting the performance of this portfolio and indicator in the future. The study concluded that the formed portfolio in the Egyptian Stock Exchange, which consists of (28) stocks achieved excellent diversification. The research also found that the models achieved good results, namely the ARMA(1,1) model and the ARMA(1,1)-ARCH(1) model. Thus, it can be relied upon to a large extent in tracking the performance of the studied portfolios. The research recommends investors to use Box-Jenkins method in selecting and forecasting portfolios" performances. Also, this research recommends researchers to expand the use of predictive methods to get to the best the proposed models to predict fluctuations in the stocks, portfolio returns, and stock market indices.
|
| 653 |
|
|
|a المحافظ الاستثمارية
|a الانحدار الذاتي
|a التنمية الاقتصادية
|a البورصة المصرية
|
| 692 |
|
|
|a التنبؤ
|a السلاسل الزمنية
|a الانحدار الذاتي
|a المتوسط المتحرك
|a عدم ثبات التباين
|a جذر الوحدة
|a المحفظة الاستثمارية
|a التنويع
|a الانحدار الذاتي المشروط بعدم ثبات التباين (ARCH)
|a التباين الشرطي
|b Prediction
|b Time Series
|b Autoregressive
|b Moving Average
|b Heteroscedasticity
|b Unit Root
|b Portfolio
|b Diversification
|b Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH)
|b Conditional Variance
|
| 700 |
|
|
|a مصطفى، مصطفى جلال
|e م. مشارك
|9 316637
|
| 700 |
|
|
|a عبدالعال، مدحت محمد أحمد
|e م. مشارك
|9 263444
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|4 الإدارة
|6 Economics
|6 Management
|c 066
|e Scientific Journal for Economic & Commerce
|f Al-Maġallah Al-ʿilmiyyah Lil-Iqtiṣād Wal Tiğārah
|l 003
|m ع3
|o 0527
|s المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة
|v 052
|x 2636-2562
|
| 856 |
|
|
|u 0527-052-003-066.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 1373230
|d 1373230
|
