ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > دراسة مقارنة بين نموذج GARCH و...>الوصف

دراسة مقارنة بين نموذج GARCH ونموذج Fuzzy Garch بالتطبيق على مؤشر البورصة المصرية EGX30

العنوان المترجم: A comparative study between the GARCH model and the Fuzzy Garch model applied to EGX30
المصدر: مجلة الدراسات والبحوث التجارية
الناشر: جامعة بنها - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: طاقية، البيومي عوض عوض (مؤلف)
مؤلفين آخرين: أبو رايا، محمد محمود نصر (م. مشارك), الوصيفى، إيمان إبراهيم السيد (م. مشارك)
المجلد/العدد: س36, ع3
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2016
الصفحات: 521 - 552
ISSN: 1110-1547
رقم MD: 934433
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
السلاسل الزمنية المالية | التنبؤ | نموذج GARCH | نموذج Fuzzy Garch | مؤشر البورصة المصرية EGX30
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تستخدم العديد من نماذج السلاسل الزمنية وكذلك العديد من نماذج الانحدار في التنبؤ بالسلاسل الزمنية المالية ومع ذلك يوجد العديد من السلاسل الزمنية لا تحتوي على متوسط ثابت والكثير منها يظهر صورا من السكون النسبي متبوعا بفترات من التقلب العالي. مما يدعو إلى توسيع أسلوب تحليل السلاسل الزمنية، حيث يظهر سلوك بعض المتغيرات الهامة في السلاسل الزمنية المالية عدم السكون، فمتوسطات العينات لا تبدو ثابتة وقد يكون هناك ظهور واضح لعدم ثبات التباين. وتهدف هذه الدراسة إلى الوصول إلى نموذج للتنبؤ بأسعار الأسهم بالأخذ في الاعتبار مشكلة عدم ثبات متوسط وتباين السلسلة الزمنية وذلك باستخدام دمج التحليل الفازي مع نموذج السلاسل الزمنية GARCH عنفيما يسمى بنموذج FUZZY GARCH. وفي هذه الدراسة يتم المقارنة بين نموذج GARCH ونموذج FUZZY GARCH في التنبؤ بأسعار الأسهم، وقد توصلت الدراسة أن استخدام نموذج FUZZY GARCH يعد من أفضل وأدق النماذج في التنبؤ بأسعار الأسهم، ولقد تمت الدراسة التطبيقية على مجموعة من البيانات اليومية لمؤشر البورصة EGX 30 في الفترة من مايو 2013 وحتى مايو 2016.

Several time series models and Regression models are used in forecasting financial time series, but also several time series in economy don't have constant mean and a lot of them reflect relative nonstationarity followed by high volatility which needs to extend time series analysis. Some important variables in macro economy show nonstationarity especially in finance; since means of the sample don't show constant and there is obviously appearance of hetroskedasticity. This research aims to identify the best forecasting model of stock prices to be more accurate regarding the problem of unstationarity of the time series mean and variance, by using Fuzzy GARCH model. In this study a comparison between GARCH model and Fuzzy GARCH model has been done. This study reaches that using Fuzzy GARCH model is the best and the most accurate in forecasting stock prices: The applied study deals with a group of daily data of EGX30 index from May 2013 to May 2016.
ISSN: 1110-1547

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.