ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تقدير نموذج ARMA الدوري "PARMA...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

تقدير نموذج ARMA الدوري "PARMA" مع نموذج GARCH الدوري المختلط "M-PGARCH" بالتطبيق على بيانات سعر صرف الجنية المصري مقابل الدولار الأمريكي

العنوان بلغة أخرى: Estimation of the Periodic ARMA Model "PARMA" with the Mixture Periodic GARCH Model "M-PGARCH" Using Data of the Egyptian Pound Exchange Rate against the US Dollar
المصدر: مجلة الدراسات والبحوث التجارية
الناشر: جامعة بنها - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: مبارك، آمال السيد عبدالغني (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mubarak, Amaal El-Sayed
مؤلفين آخرين: المحلاوي، مرفت طلعت (م. مشارك) , العرباني، طارق يحيى يوسف (م. مشارك) , أحمد، محمد إبراهيم محمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: س42, ع4
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2022
الصفحات: 237 - 274
ISSN: 1110-1547
رقم MD: 1405528
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التقلبات الدورية | الخوارزميات الحسابية | سعر الصرف | المعلومات المالية | السلاسل الزمنية
كلمات المؤلف المفتاحية:
الانحدار الذاتي | المتوسط المتحرك الدوري | تحويلة فورير المتقطعة | خوارزمية تعظيم التقدير | الانحدار الذاتي الدوري المعمم المشروط بعدم تجانس التباينات | خليط GARCH الدوري | PARMA | Periodic Autoregressive Moving Average | PGARCH | Periodic Generalized Autoregressive Conditionally Heteroscedastic | Expectation Maximization Algonthm | EM Algorithm | Discrete Fourier Transform | DFT | M-PGARCH | Mixture Periodic Generalized Autoregressive Conditionally Heteroscedastic
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

13

حفظ في:
المستخلص: يهدف البحث إلى بناء نموذج الانحدار الذاتي- المتوسط المتحرك الدوري Periodic Autoregressive Moving Average (PARMA) الأمثل لنمذجة التقلبات الموسمية في الوسط والانحراف المعياري وهيكل الارتباط، كما يهدف إلى تقليل عدد معالم النموذج المقدر من خلال تقدير المعالم لنموذج Discrete Fourier Transform. كذلك تهدف الدراسة إلى بناء نموذج GARCH الدوري المختلط Mixture periodic (M-PGARCH) Generalized Autoregressive Conditionally Heteroscedastic لنمذجة التقلبات الدورية من أجل التقاط النمط الدوري في التباين والتغيرات المفاجئة للنظام والتفرطح والانحراف الزائد بالإضافة إلى تحسين نموذج PGARCH عن طريق نمذجة k من عمليات التقلب الدورية على التوازي. وذلك باستخدام نموذج M-PGARCH كما يهدف البحث إلى تحسين وصف البيانات المالية عن طريق استخدام نموذج PARMA مع نموذج M-PGARCH لالتقاط التقلبات الخطية وغير الخطية وفحص التقلبات الدورية للتباين المشروط وغير المشروط. وقد تم استخدام البيانات التاريخية الشهرية لسعر صرف الجنيه المصري مقابل الدولار الأمريكي لما لبيانات أسعار الصرف من أهمية كبيرة على الاقتصاد بشكل عام وكذلك لطبيعة تقلباتها الدورية والتي تمثل مشكلة يسعى البحث لحلها. وأشارت النتائج إلى أن نموذج M-PGARCH قادر على التقاط التغيرات المفاجئة في التباين بشكل جيد وبشكل أكثر مرونة وأكثر اختزالا parsimonious. وبالمقارنة بين استخدام نموذج PARMA فقط لوصف البيانات وبين استخدام نموذج PARMA مع نموذج M-PGARCH نلاحظ أن نموذج PARMA كان ينقصه الوصف الدقيق للتغيرات الدورية في البواقي والتي لم تكن ساكنة، خاصة مع البيانات المالية. أن استخدام نموذج M-PGARCH مع نموذج PARMA يمنحه ميزة إضافية وهي القدرة على التقاط تلك التغيرات والتقلبات الدورية في البواقي وهذا ما استطاع نموذج M-PGARCH تطبيقه بشكل جيد وكذلك وصف الخليط الدوري لتلك التقلبات بشكل دقيق مما يسمح لنا بفهم أعمق لطبيعة البيانات المالية المستهدفة.

The research aims to build the optimal Periodic Autoregressive-Moving Average (PARMA) model to model seasonal variations in the mean, standard deviation, correlation structure, model order determination, and parameter estimation of the PARMA model using the Discrete Fourier Transform to reduce the number of parameters in the estimated model. As well as developing the Mixture Periodic GARCH (M- PGARCH) model to capture the periodic variance, sudden changes in the system, kurtosis, and skew, and improving the PGARCH model by modelling k of periodic fluctuations in parallel using the M-PGARCH model, and improving the description of financial data using the PARMA model with the M-PGARCH model to capture linear and nonlinear fluctuations and examine the periodic fluctuations of conditions, Monthly historical data of the exchange rate of the Egyptian pound against the US dollar has been used because of the great importance of exchange rate data on the economy in general as well as the periodic fluctuations of the data, which represent a problem that the search seeks to solve. The results indicated that the M-PGARCH model can capture the phenomenon of sudden changes in variance very well, more flexibly and more parsimoniously, as there are a lot of estimated parameters whose value goes to zero. Comparing the use of the PARMA model only to describe the data with the use of the PARMA model with the M-PGARCH model, we note that the PARMA model needed an accurate description of the periodic changes in the residuals that were not well stationary, especially with the financial data, and hence the use of the M-PGARCH model with the PARMA model gives it the extra advantage of being able to capture those changes and periodic fluctuations in the residuals, and this is what the M-PGARCH model was able to apply well as well as describe the periodic mixture of those fluctuations accurately, which allows us a deeper understanding of the type of the target financial statements.
ISSN: 1110-1547

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.