تقييم لبعض نماذج الإنحدار الذاتي المعممة المشروطة بعدم ثبات التباين: دراسة قياسية
| العنوان بلغة أخرى: |
An Evaluation of Some Generalized Auto Regressive Conditional Heteroscedasticity Models (GARCH): An Econometrics Study |
|---|---|
| المصدر: | مجلة كلية التجارة للبحوث العلمية |
| الناشر: | جامعة الإسكندرية - كلية التجارة |
| المؤلف الرئيسي: | الخواجة، مصطفى عبدالمنعم (مؤلف) |
| المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | El-Khawaga, Moustafa Abdel Moneim |
| مؤلفين آخرين: | سعد، نعمة إسماعيل (م. مشارك) |
| المجلد/العدد: | مج55, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
مصر |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| الشهر: | يوليو |
| الصفحات: | 1 - 19 |
| DOI: |
10.21608/ACJ.2018.35657 |
| ISSN: |
1110-7588 |
| رقم MD: | 977382 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | العربية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
نماذج GARCH | نماذج Exponential GARCH | نماذج Threshold GARCH | نماذج Power GARCH | أثر الرافعة | تكتلات التقلبات
|
| رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
| LEADER | 04884nam a22002657a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 1719851 | ||
| 024 | |3 10.21608/ACJ.2018.35657 | ||
| 041 | |a ara | ||
| 044 | |b مصر | ||
| 100 | |a الخواجة، مصطفى عبدالمنعم |g El-Khawaga, Moustafa Abdel Moneim |e مؤلف |9 104045 | ||
| 245 | |a تقييم لبعض نماذج الإنحدار الذاتي المعممة المشروطة بعدم ثبات التباين: |b دراسة قياسية | ||
| 246 | |a An Evaluation of Some Generalized Auto Regressive Conditional Heteroscedasticity Models (GARCH): |b An Econometrics Study | ||
| 260 | |b جامعة الإسكندرية - كلية التجارة |c 2018 |g يوليو | ||
| 300 | |a 1 - 19 | ||
| 336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
| 520 | |b The contributions of error distributions have been ignored while modeling stock market volatility in Egypt and studies have shown that the application of appropriate error distribution in volatility model enhances efficiency of the model. Using some listed companies in the Stock Egyptian Exchange, this study estimates symmetric and asymmetric volatility models each in Normal, Students and generalized error distributions with the view to selecting the best forecasting volatility model with the most appropriate error distribution. The results suggest the presence of leverage effect meaning that volatility responds more to bad news than it does to equal magnitude of good news in some cases. The last Thirty days out-of-sample forecast adjudged GARCH and Exponential GAR-CH models as the best predictive model based on Mean Square Error. The study therefore recommends that empirical works should consider alternative error distributions with a view to achieveng a robust volatility forecasting model. | ||
| 520 | |a تهدف هذه الدراسة إلى قياس كفاءة نماذج الانحدار الذاتي المعممة المشروطة بعدم ثبات التباين GARCH وامتداداتها المختلفة في ظل تبعية حدود الخطأ لتوزيع يختلف عن التوزيع الطبيعي. حيث تتجاهل أغلب الدراسات السابقة التوزيعات التي تختلف عن التوزيع الطبيعي أثناء نمذجة تقلبات السلاسل الزمنية، مما قد يؤدي إلى خطأ في التوصيف وانخفاض كفاءة المقدرات. لقد تم استخدام بيانات بعض الشركات المسجلة في سوق الأوراق المالية المصري. تقوم هذه الدراسة بتقدير معالم بعض نماذج GARCH وهي (ARCH, GARCH,EGARCH, TGARCH, APARCH) مع افتراض تبعية الأخطاء لثلاث توزيعات مختلفة لحدود الخطأ وهي التوزيع الطبيعي Normal distribution وتوزيع t وتوزيع الأخطاء المعمم Generalized Error distribution (GED)، لاختيار أفضل نموذج وفقاً لمعايير المعلومات المختلفة Information Criteria، مع تحديد أفضل توزيع للبواقي يمكن الاعتماد عليه في توفيق النموذج، وذلك لمجموعتين من الشركات، الأولى تضم عدة شركات مدرجة في مؤشر البورصة المصرية EGX30 ، والثانية تضم بعض الشركات غير المدرجة في ذلك المؤشر. وقد توصلت النتائج إلى بيانات أسعار الأسهم في أغلب شركات الاقتصاد المصري تتبع توزيعات احتمالية تختلف عن التوزيع الطبيعي، وقد لاقى نموذج GARCH برتبه المختلفة قبولاً لنمذجة بيانات الكثير من الشركات ثم جاء في المرتبة الثانية نموذج EGARCH الذي لاقى قبولاً في بعض الشركات، ما يعني وجود أثر الرافعة في بيانات تلك الشركات. | ||
| 653 | |a سوق الأوراق المالية |a السلاسل الزمنية |a نماذج الإنحدار الذاتي |a نماذج GARCH |a نماذج Exponential GARCH |a نماذج Threshold GARCH |a نماذج Power GARCH |a البورصة المصرية | ||
| 692 | |a نماذج GARCH |a نماذج Exponential GARCH |a نماذج Threshold GARCH |a نماذج Power GARCH |a أثر الرافعة |a تكتلات التقلبات | ||
| 700 | |9 527436 |a سعد، نعمة إسماعيل |e م. مشارك | ||
| 773 | |4 إدارة الأعمال |6 Business |c 002 |e Journal of the Faculty of Commerce for Scientific Research |f Maǧallaẗ Kulliyyaẗ Al-Tiǧāraẗ li-l-Buḥūṯ Al-ʿilmiyyaẗ |l 002 |m مج55, ع2 |o 1049 |s مجلة كلية التجارة للبحوث العلمية |v 055 |x 1110-7588 | ||
| 856 | |u 1049-055-002-002.pdf |n https://acjalexu.journals.ekb.eg/article_35657.html | ||
| 930 | |d n |p y | ||
| 995 | |a EcoLink | ||
| 999 | |c 977382 |d 977382 | ||
عناصر مشابهة
-
استخدام نماذج GARCH , ARCH في التنبؤ بسعر الإغلاق اليومي لمؤشر سوق العراق للأوراق المالية
بواسطة: محمد، فراس أحمد منشور: (2015) -
تحليل نماذج السلاسل الزمنية اللاخطية لنموذج "GJR-GARCH "P,Q"" للرتب الدنيا مع تطبيق عملي على سوق العراق للأوراق المالية "Iraq Stock Exchange"
بواسطة: عبدالرزاق، كنعان عبداللطيف منشور: (2017) -
استعمال بعض طرائق بيز الحصين لتقدير انموذج "GARCH "1,1
بواسطة: جواد، نزار مصطفي منشور: (2020) -
نمذجة عدد الوفيات الشهرية باستخدام العمليات AR- GARCH , GARCH
بواسطة: الغنام، محمد طه أحمد منشور: (2015) -
تطبيق نماذج "GARCH" والشبكات العصبية الإصطناعية على تحليل تجانس أخطاء السلسلة الزمنية
بواسطة: مصطفى، صفاء محمد علي منشور: (2017)
