نمذجة الانحدار الذاتي للعتبة غير المتجانس للاسهم المتداولة لبعض الشركات في سوق العراق للاوراق المالية مع تطبيق عملي
DOI:
https://doi.org/10.31272/jae.i132.672الكلمات المفتاحية:
معيار المعلومات البايزية، صندوق جونغ، طريقة الاحتمالية القصوى، طريقة المربعات الصغرى المتعاقبة، التنبؤالملخص
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 أنموذج العتبة للانحدار الذاتي غير المتجانس (HTAR) .
ان بحثنا هذا يهدف الى تطبيق الانموذج (HTAR) لعينه تمثل السلسلة الخاصة بنسبة التغيير في اسهم سوق العراق للاوراق المالية للمؤشر (ISX60) لمجموعة من الشركات .
.
المراجع
1. Chappell , D., Padmore , J., Mistry, P., Ellis, C., (1996), “A Threshold Model for the French France-Deutschmark Exchange Rate”, Journal of Forecasting, c. 15: 155-164.
2. Brown ,B.Y. and Marino, R.S. (1989).”Predictors in dynamic nonlinear models: large sample behavior” , Econometrics Theory,5,pp 430-452
3. Crosi, F. (2009).” A Simple Approximate Long-Memory Model of Realized Volatility”, Journal of Financial Econometrics, Vol. 7, No. 2, 174–196.
4. Dacorogna, M., U. Muller, R. Dav, R. Olsen, and O. Pictet. (1998). “Modelling short term volatility with GARCH and HARCH models.” In Nonlinear Modelling of High Frequency Financial Time Series, ed. C. Dunis and B. Zhou, 161–76. Chichester, UK:Wiley.
5. Frances, H.P. & Van Dijk, D. (2000). “Nonlinear Time Series in Empirical Finance”. Cambridge: Cambridge University Press.
6. 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.
7. Hansen, B. E.(1999) .” Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference “,Journal of Econometrics 93, 345}368.
8. Khan, M. H. (2015). “Advances in Applied Nonlinear Time Series Modeling”, Pakistan
9. Muller, U., M. Dacorogna, R. Dav, R. Olsen, O. Pictet, and J. von Weizsacker. (1997) .“Volatilities of different time resolutions – Analysing the dynamics of market components.”Journal of Empirical Finance 4: 213–239.
10. Perron, P. (2018). “Unit Root and Structural Breaks”. Econometrics, 1(8): 1-169.
11. Tong, H. & Lim, K.S. (1980), “Threshold Auto-regression, Limit Cycles and Cyclial Data”. Journal of the Royal Statistical Society, B42, 245-292.
12. Tong, H. (1990). Non-linear time series. A dynamical system approach. Oxford University Press, Oxford.
13. Chan, K. S. (1993). Consistency and Limiting Distribution of the Least Squares Estimator of a Threshold Autoregressive Model, The Annals of Statistics 21, 520-533.
14. Schwarz, G. (1978). “Estimating the dimension of a model”. Ann. Statist. 6, 461–464.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
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) 
