ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التنبؤ بالتقلبات المتوقعة في أ...>الوصف

التنبؤ بالتقلبات المتوقعة في أسواق المال باستخدام النماذج الخطية وغير الخطية بالتطبيق على سوق المال السعودي

العنوان المترجم: Predicting expected fluctuations in financial markets using linear and nonlinear models applied to the Saudi stock market
المصدر: مجلة الدراسات والبحوث التجارية
الناشر: جامعة بنها - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: العبد، جلال إبراهيم (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Elabd, Galal I.
المجلد/العدد: س37, ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2017
الصفحات: 213 - 275
ISSN: 1110-1547
رقم MD: 934833
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الأسواق المالية | التنبؤ بالأسواق | النماذج الخطية | النماذج غير الخطية | الاقتصاد السعودي
كلمات المؤلف المفتاحية:
أسواق رأس المال | التقلب فى أسواق رأس المال | نماذج التنبؤ بالسوق | النماذج الخطية | النماذج غير الخطية | Capital Markets | Capital Markets Volatility | Market Predicting Models | Linear Models | Nonlinear Models | Capital Market Forecasting Models
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

14

حفظ في:
المستخلص: استهدف البحث اختبار قدرة نماذج التنبؤ الخطية وغير الخطية على التنبؤ بالتقلبات اليومية المتوقعة في أسواق المال. حيث اعتمد البحث على العديد من النماذج الخطية وغير الخطية منها، نموذج المتوسط المتحرك MA، نموذج التمهيد الأسي EM، نموذج Holt-Winters، نموذج ARIMA نموذج GARCH، نموذج EGARCH ونموذج PGARCH. كذلك استهدف البحث تحديد أفضل نموذج للتنبؤ بالتقلبات اليومية في مؤشر سوق المال السعودي (تداول)، حيث تستخدم التقلبات كمؤشر لدرجة المخاطرة، وكأداة لتخصيص الأصول عند بناء وتشكيل محافظ الأوراق الاستثمارية. وقد كشفت النتائج عن تفوق نموذج (GARCH (1.1 كنموذج للتنبؤ بالتقلبات اليومية المتوقعة في مؤشر سوق المال السعودي، حيث حقق نموذج (GARCH (1.1 أقل خطأ في التنبؤ باستخدام جذر متوسط مربع الخطأ RMSE، متوسط الخطأ المطلق MAE، متوسط نسبة الخطأ المطلق MAPE. ويعتقد الباحث أن تفوق أسلوب GARCH (1,l) على بقية نماذج التنبؤ يرجع إلى أن سوق المال السعودي قد شهد هبوطاً حاداً منذ عام ٢٠٠٦ عندما هوى مؤشـر السوق من ٢٠٦٣٤ نقطة إلى أقل من ٤٨٠٠ نقطة في عام ٢٠٠٩، ومازالت حركة مؤشر السوق تشهد اتجاهات متذبذبة، وأحد خصائص أسلوب (GARCH (1,l أنه يأخذ في اعتباره الاستجابات غير المتماثلة في التباين عبر الزمن الناتجة عن الصدمات التي تحدث في أسواق المال، مما يجعل نموذج (1,1)GARCH أكثر نماذج التنبؤ ملائمة لحالة سوق المال السعودي. وهو ما أظهرته نتائج البحث الحالي.

This study examines the relative ability of various models to forecast daily stock index futures volatility. The study aims to examine a main hypothesis There is no difference statistical significant between forecasting power of linear and nonlinear forecasting models in Saudi capital market." The forecast models that are employed range from linear to nonlinear models such as MA, EMA, Holt-Winters, AR1MA, GARCH, EGARCH, PGARCH. As well as research aimed at identifying the best model for predicting the daily fluctuations in the Saudi stock market index, using volatility as an indicator of the degree of risk as a tool for asset allocation. The study employed SPSS, e-Views, Qstat and XLstat to select the best forecasting model. In addition, the study used various error measures- Mean Absolute Percentage Error, Mean Absolute Error, Root Mean Square Error- to measure the accuracy of each forecasting model employed. The results revealed the superiority of nonlinear models over linear models and the superiority of GARCH (1,1) model as a model to predict the expected daily volatilities in the Saudi stock market index Researcher believes that GARCH (1,1) model outweigh as it takes into account the asymmetric responses at variance over time resulting from shocks occurring in financial markets.
ISSN: 1110-1547

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.