ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تحسين نموذج نلسون وسيجل الدينا...>الوصف

تحسين نموذج نلسون وسيجل الديناميكي لزيادة دقة التنبؤ بمنحنى عائد السندات

العنوان بلغة أخرى: The Improvement of Nelson and Siegel Dynamic Model to Increase the Accuracy of Prediction in the Bond Yield Curve
المصدر: مجلة بحوث جامعة حلب - سلسلة العلوم الاقتصادية
الناشر: جامعة حلب
المؤلف الرئيسي: مراد، دارين (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Murad, Darin
مؤلفين آخرين: الصباغ، عبدالحميد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع39
محكمة: نعم
الدولة: سوريا
التاريخ الميلادي: 2020
الصفحات: 1 - 22
ISSN: 2227-9180
رقم MD: 1472698
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
السياسات المالية | العوائد المالية | السلاسل الزمنية | النماذج الاقتصادية
كلمات المؤلف المفتاحية:
منحنى عائد السندات | نموذج نلسون وسيجل الديناميكي | نموذج الانحدار الذاتي | نموذج متجه الانحدار الذاتي | نموذج السير العشوائي | طريقة Cross-Validation | Bond Yield Curve | Nelson Siegel Dynamic Model | Auto-Regression Model | Vector Auto-Regression Model | Random Walk Model | Cross-Validation Method
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يبنى منحنى عائد السندات ويتم التنبؤ به من خلال نموذج نلسون وسيجل الديناميكي، ويتألف هذا النموذج من تقدير ذو خطوتين متمثلتين بتثبيت قيمة المعلمة λ في النموذج وتخصيص نموذج الانحدار الذاتي ونموذج متجه الانحدار الذاتي لبناء السلاسل الزمنية لعوامل النموذج والتنبؤ بها بطريقة Cross-Validation. تم التحسين على خطوتي تقدير نموذج نلسون وسيجل الديناميكي لزيادة دقة النموذج وقدرته على التنبؤ بمنحنى العائد، من خلال اقتراح طريقة لتثبيت قيمة المعلمة λ بحيث لا تحتاج تلك الطريقة إلى خوارزميات معقدة، ولكنها توفر إمكانية بناء منحنى العائد لآجال استحقاق تزيد عن 10 سنوات بدقة تمثيل وتنبؤ أكبر. وتم أيضا اقتراح تحديد درجة التأخير المناسبة لنموذجي الانحدار الذاتي ومتجه الانحدار الذاتي لكل نافذة بيانات جديدة ضمن طريقة التنبؤ Cross -Validation. تم إثبات فعالية التحسين المقترح من خلال برمجة نموذج نلسون وسيجل الديناميكي باستخدام لغة R وإدخال هذا التحسين عليه ثم التطبيق على بيانات السندات الصفرية التونسية، ومقارنة دقة التنبؤ في حالة التحسين وعدمه، وكذلك في حالة تطبيق نموذج السير العشوائي على عوائد السندات الفعلية.

The bond yield curve is constructed and predicted by the Nelson and Siegel dynamic model. This model consists of a two-step estimate setting the parameter λ value in the model and allocating the auto-regression model and the vector auto-regression model to construct and predict the time series of model factors in a Cross- Validation method. The Nelson Siegel dynamic model’s estimation steps have been improved to increase the accuracy of the model’s representation and prediction of the yield curve by suggesting a method for setting the parameter λ value. This method does not require complex algorithms, but provides the ability to construct the yield curve for maturities of more than 10 years with greater representation and prediction accuracy. A suggestion has also been made to determine the lagged values for the auto-regression and vector auto-regression models for each new data window within the cross-validation prediction method. The effectiveness of the suggested improvement has been demonstrated by programming the Nelson Siegel dynamic model using the R language, then introducing this improvement to it, and applying it to Tunisian zero-bond data. The accuracy of prediction was compared in the case of improvement and lack thereof, as well as in the case of applying the random walk model to the actual bond yields.
ISSN: 2227-9180

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.