ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







بناء نموذج سلاسل ماركوف متعدد المتغيرات ذات الرتبة العليا لتحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بها : دراسة تطبيقية

المصدر: المجلة المصرية للدراسات التجارية
الناشر: جامعة المنصورة - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: طاقية، البيومي عوض عوض (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الشهاوي، أحمد محمد أحمد أنور (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج 36, ع 4
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2012
الصفحات: 489 - 513
رقم MD: 333950
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

105

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الدراسة إلى بناء نموذج سلاسل ماركوف متعدد المتغيرات ذات الرتبة العليا يحتوي على عدد معالم أقل من النموذج التقليدي، لتحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بها، كما تعرض طرق تقدير فعالة لمعالم هذا النموذج، وفيها تم تطبيق رتب مختلفة من النموذج المقترح على مجموعتين من البيانات "شهرية وأسبوعية" للتغيرات في أسعار صرف (أسعار بيع) ثلاث عملات رئيسية هي الدولار الأمريكي واليورو الأوروبي والجنيه الاستيرليني في جمهورية مصر العربية خلال الفترة من أبريل 1999 إلى أبريل 2012، وقد تبين أن النموذج ذات الرتبة الثالثة هو الأفضل في التنبؤ بكل من التغيرات الأسبوعية والشهرية؛ إذ أنه يحقق أعلى كفاءة تنبؤ للعملات الثلاثة معًا في كلتا الحالتين، وتوصلت الدراسة من مقارنة نتائج مجموعتي البيانات إلى أفضلية تطبيق النموذج على البيانات التي تعبر عن التغيرات الشهرية في أسعار الصرف.

This study aim to use a higher-order multivariate Markov chains model which requires significantly less parameters than the conventional one to analyze and predict the time series. Efficient estimation methods for the model parameters are discussed. As the application, the monthly changes and the weekly changes in exchange rates (selling rates) of three basic foreign currencies "US Dollar - Euro - British Pound" in Egypt, between April 1999 and April 2012, are taken into consideration as two groups of data. Different orders of multivariate Markov chains model are applied to each group of data, and it was shown that the third order is the best to fit the data of each group. A comparison between the results of the two groups shows the better performance of using monthly data of exchange rates, and it is revealed with multivariate Markov chain models to what degree these sequences affect each other in Egypt.