نمذجة السلاسل المالية باستعمال أنموذج STGARCH ومقارنته مع انموذج GJR-GARCH
DOI:
https://doi.org/10.31272/jae.i150.1455الكلمات المفتاحية:
السلسة المالية، STGARCH، GJR-GARCH، NBGRالملخص
تعتبر السلاسل الزمنية من المواضيع الاحصائية المهمة وخاصة السلاسل المالية منها التي تتميز بالتقلبات العالية مما يعني يعني ان التباين الشرطي في هذه السلاسل غير ثابت ويعتمد على البيانات السابقة . من اهم النماذج المستعملة في نمذجة السلاسل المالية هي نماذج الانحدار الذاتي المشروطة بعدم تجانس التباين ,وقد اعتمدت هذه النماذج في الدراسات السابقة
في هذا البحث قدمت دراسة تماذج GARCH غير المتماثلة أذ تم اخذ انموذج Smooth Transition GARCH الانحدار الذاتي المشروط بعدم تجانس التباين ذو الانتقال الممهد حيث تم تقديم الانموذج مع شروط الاشتقرارية وتعريف دوالة الانتقال اللوجستية والاسية وتم تقدير المعلمات ومقارنتها مع انموذج GJR-GARCH وتوصل البحث بالاعتماد على معاير المفاضلة أن انموذج STGARCH كان الافضل في تمثيل البيانات . اذ تم اخذ سلسلة زمنية تمثل سعر الاغلاق لأسهم مؤشر National Bank of Greece
التنزيلات
المراجع
[1] Al-Moussawi, J. K., & Ghani, A. Y. (2016). Study of the ARMA-GARCH model when the error follows the Laplace distribution and its comparison with the normal distribution. Journal of Administration and Economics,
[2] Abd-Ali, H. M., & Ghani, A. Y. (2020). Estimating parameters of the GARCH model with hyperbolic cutoff distribution: An application. Journal of Administration and Economics, (123). 422-433.
[3] Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica: Journal of the econometric society, 987-1007.https://doi.org/10.2307/1912773 DOI: https://doi.org/10.2307/1912773
[4] Bollerslev, T. (1986) Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity “Journal of Econometrics , Vol.31, pp . 307-327. DOI:1 0.1016/0304-4076(86)90063-1. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
[5] Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. The Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x
[6] Hagerud, G. E. (1997). A smooth transition GARCH model. Research Report, Department of Economic Statistics, Stockholm School of Economics.
[7] M.A Abdul Rahim, S.M Zahari, SSR Shariff, 2018, Variance Targeting Estimator for GJR-GARCH under Model's Misspecification, Sains Malaysiana 47 (9), 2195-2204 . 10.17576/JSM-2018-4709-30 DOI: https://doi.org/10.17576/jsm-2018-4709-30
[8] Gonzalez-Rivera, G. (1998). "Smooth-Transition GARCH Models." Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 3(2), 1-20. 10.2202/1558-3708.1041 DOI: https://doi.org/10.2202/1558-3708.1041
[9] Tsay,R., (2002), " Analysis of Financial Time Series, " John Wiley & Sons, Canada. doi/pdf/10.1002/0471264105. DOI: https://doi.org/10.1002/0471264105
[10] Nidhaleddine Ben Cheikha, Younes Ben Zaiedb, Julien Chevallierc ,2020 ,Asymmetric volatility in cryptocurrency markets: New evidence from smooth transition GARCH models ,Finance Research LettersVolume 35, July 2020, 101293. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.09.008 DOI: https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.09.008
[11] Zivot, E. (2009). Practical issues in the analysis of univariate GARCH models. In Handbook of financial time series (pp. 113-155). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. 10.1007/978-3-540-71297-8_5 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-71297-8_5
[12] Chu, J., Chan, S., Nadarajah, S., & Osterrieder, J. (2017). GARCH modelling of cryptocurrencies. Journal of Risk and Financial Management, 10(4), 17.,10.3390/jrfm10040017 DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm10040017
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 Hussein Majeed AbdAli Hussein, Ali Yassin Ghani
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
مجلة الإدارة والاقتصاد هي مجلة مفتوحة المصدر حيث تكون جميع محتوياتها مجانية. تخضع مقالات هذه المجلة لشروط ترخيص المشاع الإبداعي المنسوب إلى المؤلف (CC-BY 4.0) (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode) الذي يسمح للمرخص لهم دون قيود بالبحث عن النص الكامل للمقالات أو تنزيله أو مشاركته أو توزيعه أو طباعته أو ربطه به، وفحصه للفهرسة وإعادة إنتاج أي وسيلة للمقالات بشرط أن ينسبوا إلى المؤلفين الفضل في ذلك (الاستشهاد). تسمح المجلة للمؤلفين بالاحتفاظ بحقوق الطبع والنشر لمقالهم المنشور.
. Creative Commons-Attribution (BY) 
