التنبؤ بقيم المؤشر العام لسوق العراق للاوراق المالية ISX60 باستخدام انموذج MARIMAX
DOI:
https://doi.org/10.31272/jae.i139.1092الكلمات المفتاحية:
انموذج MARIMAX، المؤشر ISX60، اسعار الصرف، اسعار خام برنتالملخص
يعد المؤشر العام للسوق مرآة للحالة الاقتصادية العامة للبلدان كونه وسيلة للتنبؤ بالحالة الاقتصادية المستقبلية. في هذا البحث تم التنبؤ بالمعدلات الاسبوعية لقيم المؤشر العام لسوق العراق للاوراق المالية ISX60 باستخدام انموذج MARIMAX بوجود تأثير لمتغيرين هما المعدلات الاسبوعية لاسعار صرف الدينار العراقي والمعدلات الاسبوعية لاسعار خام برنت كعوامل خارجية. تم اجراء مقارنة بين النماذج MARIMAX، ARIMA و ARIMAX، وأثبتت نتائج المقارنة تفوق إنموذج MARIMAX (0,2,1)على الانموذجين الاخرين. كما اشارت نتائج التقدير لمعاملات الارتباط المتقاطع للسلاسل الزمنية الى وجود ازاحة زمنية ذات تأثير موجب مقدارها سبعة اسابيع لحين ظهور تاثير لاسعار الصرف، وازاحة زمنية ذات تأثير سالب بلغت عشرة اسابيع لحين ظهور تاثير لاسعار النفط. اما نتائج التنبؤ باستخدام انموذج MARIMAX (0,2,1) فاظهرت وجود تذبذبا واضحا في قيم المؤشر المستقبلية عن ما كانت عليه في الاسابيع السابقة، اذ ستنخفض بشكل متذبذب المعدلات الاسبوعية لقيم المؤشر خلال العشرون اسبوعا القادمة عن قيمه المسجلة اخر اسبوع، ثم تبدا بالارتفاع تدريجيا وبشكل متذبذب ايضا حتى يصل الى اعلى قيمة عند بلوغ الاسبوع الثامن والثلاثون.
المراجع
العكيدي، احمد محمد و دخيل، وطبان ابراهيم. (2023). "اثر تقلبات النفط على المؤشر العام ISX60 لسوق العراق للاوراق المالي". مجلة اقتصاديات الاعمال، 4(3)، 273-387.
المعموري عامر عمران و الزبيدي، سليم رشيد. (2020). "أثر تقلبات اسعار الصرف على المؤشر العام لأسعار الاسهم دراسة تطبيقية في سوق العراق للاوراق المالية"ز مجلة الدارة والاقتصاد، العدد (4)، 129-157.
Abd, H., T., Essa, A., K., and Jassim, F., M. (2021). “Analyzing the Relationship between the Dow Jones Index and Oil Prices Using the ARIMAX Model”, 11(2), 465-473.
Belsley, D.A., Kuh, E. and Welsch R. E. (1980). “Regression Diagnostics”. John Wiley & Sons New York.
Box, G., E. and Jenkins, G., M. (1970). “Time Series Analysis: Forecasting and Control”. Holden-Day, San Francisco.
Box, G. E., and Tiao, G. C. (1975). “Intervention Analysis with Applications to Economic and Environmental Problems”. Journal of the American Statistical Association, Vol. 70, 70–79.
Cryer, J. D. and K.S. Chan, “Time Series Analysis with Application in R”, 2nd Ed., Springer, New York, 2008.
Fun, J., el at. (2009). “The Analysis to Tertiary-industry with ARIMAX Model”. Journal of mathematics research, 1(2), 156-163.
Islam, F. and Imteaz , M.A. (2021).“The effectiveness of ARIMAX model for prediction of summer rainfall in northwest Western Australia”. 4th International Conference on Engineering Sciences. vol. 1067.
Neog, B., Gogoi, B. and Patowary , A.N. (2022). “Development of hybrid time series models for forecasting autumn rice using ARIMAX-ANN and ARIMAX-SVM”. Ann analysis of forest research, 65(1), 9119-9133.
Pankratz, A. (1991). “Forecasting with Dynamic Regression Models”. Wiley Series in Probability and Statistics.
Periodic reports issued by the Iraq Stock Exchange 2020-2023.
Reports on exchange rates in the local markets 2020-2023.
Shilpa, G. N. and Sheshadri, G. S. (2019). “ARIMAX Model for Short-Term Electrical Load Forecasting”. International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE), 8(4), 2786-2789.
Tiao, G. C. and Box, G.E. (1981). “Modeling Multiple Times Series with Application”, JASA , 76(376) , 802-816.
Ugoh, C., I. Uzuke, C., A. and Ugoh, D., O. (2021). “Application of ARIMAX Model on Forecasting Nigeria’s GDP”. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 10(5): 216-225.
Wei, W.S. (2006). “Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods”Addison-Wesley, United States of America.
Web site https://investing.com.
Williams, B.M. (2001). “Multivariate Vehicular Traffic Flow Prediction: Evaluation of ARIMAX Modeling”. Journal of the Transportation Research Board, vol.1, 194-200.
Yang, M., 2017. Application of the ARIMAX model on forecasting freeway traffic flow. 17th COTA International Conference of Transportation Professionals, 7-9 July 2017, Shanghai, China.
