نمذجة الانحدار الذاتي للعتبة الذاتية مع تطبيق عملي
DOI:
https://doi.org/10.31272/jae.i130.31الملخص
على الرغم من ان نماذج السلاسل الزمنية الخطية لها تطبيقات واسعة للظواهر الاقتصادية عموماً, الآ انها غير قادرة على التقاط سلوك العديد من الظواهر والتطبيقات الاقتصادية وبخاصة المالية منها. حيث ان هذا النوع من السلاسل يمتاز بنمذجة الحالة الحركية الخاصة بظواهر عدم التماثل و التغيرات الهيكلية والعتبة وغيرها. لذا فان هذا القصور في النمذجة الخطية ادى الى ظهور النمذجة غير الخطية التي هي عبارة عن نماذج متنوعة الصيغ وليس انموذج بصيغة عامة واحدة كما هو الحال في النمذجة الخطية.
ومن اجل تذليل هذا القصور, فقد تبنت معظم الدراسات الحديثة النمذجة غير الخطية , وكان (Tong,1978) من الاوائل الذين احدثوا نقلة نوعية في تطبيق هذا النوع من النماذج التي تعتمد على تحليل حركية السلاسل الزمنية المالية والنقدية وغيرها, ومنها نماذج الانحدار الذاتي للعتبة الذاتية ((SETAR .
ان بحثنا هذا يهدف الى تطبيق الانموذج (SETAR) لعينه تمثل السلسلة الخاصة بنسبة التغيير في اسهم سوق العراق للاوراق المالية للمؤشر (ISX60) لمجموعة من الشركات, ومن ثم اجراء مقارنة تطبيقية لطرائق الانموذج المذكور.
ومن خلال نتائج الجانب التطبيقي تبين ان الانموذج الملائم لعينة البحث هما الانموذج SETAR(2;2,0) بالعتبة ( ) . وقد تفوق الانموذج SETAR(2;2,0) لامتلاكه اقل القيم للمعايير(AIC, BIC, pooled-AIC, MAPE) , كما تفوق هذا الانموذج على الانموذج الخطي AR(1) .
المراجع
1. Clements, P. and Smith, M. J. (1997), “A Monte Carlo study of tempirical SETAR models”, University of Warwick, Publications Service & WRAhe forecasting performance of P, Warwick economic research papers.
2. Crespo-Cuaresma,J.(2000).” Forecasting European GDP Using Self Exciting Threshold Autoregressive Models”. Economics Series No. 79, Institute for Advanced Studies, Vienna.
3. De Bruin, P.T. and. De Gooijer, J.G.(1998).” A comparison of ARMA and SETAR Forecasts“,Department of Economic Statistics, University of Amsterdam, Roetersstraat 11, 1018 WB Amsterdam, The Netherlands.
4. Fırat , E.H.(2017).” SETAR (Self-exciting Threshold Autoregressive) Non-linear Currency Modelling in EUR/USD, EUR/TRY and USD/TRY aParities “,Mathematics and Statistics 5(1): 33-55. DOI: https://doi.org/10.13189/ms.2017.050105
5. Galeanoa,P. and Peñab,D.(2007).” Improved model selection criteria for SETAR time series models .“, Journal of Statistical Planning and Inference , 137 pp.2802 – 2814 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jspi.2006.10.014
6. Hansen, B. E. (1997). Inference in TAR models. Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics 2, 1-14. DOI: https://doi.org/10.2202/1558-3708.1024
7. Hansen, B. E.(1999) .” Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference “,Journal of Econometrics 93, 345}368. DOI: https://doi.org/10.1016/S0304-4076(99)00025-1
8. Khan, M. H. (2015). “Advances in Applied Nonlinear Time Series Modeling”, Pakistan
9. Perron, P. (2018). “Unit Root and Structural Breaks”. Econometrics, 1(8): 1-169. DOI: https://doi.org/10.1142/10930-vol1
10. Rothman, P. (1998). “Forecasting asymmetric unemployment rates”. Review of Economic and Statistics, 80, 164-168. DOI: https://doi.org/10.1162/003465398557276
11. Tong, H. (1990). Non-linear time series. A dynamical system approach. Oxford University Press, Oxford. DOI: https://doi.org/10.1093/oso/9780198522249.001.0001
12. Tong, H. & Lim, K.S. (1980), “Threshold Auto-regression, Limit Cycles and Cyclial Data”. Journal of the Royal Statistical Society, B42, 245-292. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1980.tb01126.x
13. Tong, H. & Yeung, I. (1991). “On tests for Self-exciting Threshold Autoregressive-Type Non-linearity in Partially Observed Time Series”. Applied Statistics, 40: 43-62. DOI: https://doi.org/10.2307/2347904
14. Tsay, R. S. (1989) Testing and modeling threshold autoregressive processes. J. Am. Statist. Ass., 84, 231-240. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1989.10478760
15. Tsay, R. S. (1986).” Non-linearity tests for time series”. Biometrika, 73, 461-466. DOI: https://doi.org/10.1093/biomet/73.2.461
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2023 مجلة الإدارة والاقتصاد
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) 
