تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > نمذجة عائد الأسهم لسوق أبوظبي...>الوصف

نمذجة عائد الأسهم لسوق أبوظبي للأوراق المالية والتنبؤية باستخدام نموذج ARIMA - GARCH الهجين

العنوان بلغة أخرى: Modeling and Forcasting Equity Return for ADX Using the ARIMAGARCH Hybrid Model
المصدر: مجلة الرسالة للدراسات والبحوث الإنسانية
الناشر: جامعة العربي التبسي تبسة - مخبر الدراسات الإنسانية والأدبية
المؤلف الرئيسي: بن دراوي، رشيدة (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Bendraoui, Rachida
مؤلفين آخرين: دوش، ليلى (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج9, ع3
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: سبتمبر
الصفحات: 429 - 446
ISSN: 2543-3938
رقم MD: 1521846
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
الاقتصاد القومي | الأسواق المالية | الإمارات
كلمات المؤلف المفتاحية:
مؤشر سوق أبوظبي | التقلبات اللاخطية | التنبؤ | عائد الأسهم | Abu Dhabi Market Index | ARIMA | Equity Return | GARCH | Nonlinear Volatility | Prediction
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الدراسة إلى اقتراح نموذج ARIMA GARCH الهجين من أجل نمذجة وتوقع عائد الأسهم لسلسلة مؤشر سوق أبو ظبي للأوراق المالية، إحدى طرق التنبؤ بعوائد الأسهم التي هي مجموعة بيانات زمنية أحادية المتغير هي استخدام نماذج المتوسط المتحرك المتكامل الانحدار التلقائي (ARIMA) ونماذج الانحدار الذاتي المعمم للتجانس الشرطي (GARCH) في هذه الدراسة نقدم الدوافع والنصوص لنموذج ARIMA-GARCH الهجين، يتم توفير إجراء تحليل البيانات الكامل الذي يتضمن سلسلة من اختبارات الفرضيات وإجراء تركيب النموذج باستخدام معيار معلومات Akaike (AIC)، كما يتم المحاكاة للتنبؤات خارج العينة في هذه الدراسة كما يظهر التنبؤ بالنتائج أن نموذج ARIMA (3.0) GARCH (1.1)- المقترح هو نموذج مناسب للتنبؤ بعوائد الأسهم.

This study aims to propose a hybrid ARIMA-GARCH model is proposed to model and Predict the equity returns of the Abu Dhabi financial market index series. Equity returns are univariate time series data sets, one of the methods to predict them the Auto- Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) models., the Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) models;In this study we present the motivations and texts for the ARIMA-GARCH hybrid model, a complete data analysis procedure is provided which includes a series of hypothesis tests and model synthesis procedure using the Akaike Information Standard (AIC) , and the simulation of out-of-sample predictions is also done in this study as the outcome prediction shows that the proposed ARIMA (3,0) –GARCH (1,1) model is suitable for predicting stock returns.
ISSN: 2543-3938

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.