التنبُّؤ بالتقلّبات باستخدام نماذج الانحدار الذاتي المشروطة بعدم تجانس التباين (ARCH-GARCH)
Keywords:
التباين الشرطي ، نمذجة GARCH ، التنبؤ ، المرونة غير المتجانسة ، التقلبAbstract
إنّ نمذجة التذبذبات (التقلّبات ) والتنبُّؤ بها بالاعتماد على التباين الشرطـي كان محلّ اهتمام لدى الكثير من الاقتصاديين والمحلّلين الماليين ، إذْ إنّ النماذج الخطية لا تستطيع أن تفسّر هذه التقلّبات ومن هنا بدأ الاهتمام بالنماذج التي تتعامل مع نوع التباين الشرطي هي نماذج (ARCH ) ,التي قدّمها (Engle,1982) والتي تهدف إلى نمذجة سلوك التباين الشرطي وعلى افتراض أنّ التوزيع الطبيعي للأخطاء، من هنا كان هدف البحث دراسة نماذج الانحدار الذاتـي مشروطـة بوجود عدم تجانس التباين مع امتداداتها والتي تشمل (ARCH , GARCH , EGARCH , TGARCH) و تشخيص افضل انموذج تنبُّـؤي ملائم للتقّلبات في معدّل الأسعـار الأسبوعية للنفط برنت الخام للمدّة (1990-2022) مضافا إليها تأثير العوامل الخارجية والمتمثلة بمؤشّرات (Dow Jones, KOSPI)) ونظرا للتشابه في البناء الهيكلي ما بين نماذج GARCH وِARMA تَمّ تطبيق منهجية بوكس جنكيز في مراحل البناء والتي تتضمن مرحلة تشخيص الانموذج الملائم بعد القيام باختبارات تشخيصية عدّة ومنها اختبار اثر (ARCH) للكشف عن مشكلة عد تجانس التباين التي تتميز بهذه النماذج، وتبيّن من النتائج أنّ أفضل أنموذج للتنبُّؤ بتقلبات أسعارGARCH(1,1) عندما يتبع توزيع ( Normal Distribution) وبدون أي تأثيرات لـ (ARCH) في الأنموذج وتحديد ذلك بالاعتماد على: (AIC, SIC, H-Q) ومعنوية المعالم المقدرة للأنموذج ودقة التنبُّؤ بها بالاعتماد على معايير الدقة التنبؤية (RMSE , MAE , MAPE , ) لأنّه حقق أقل قيم لهذه المعايير .
Downloads
References
Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, vol. (50), No. (4), pp. (987-1007).
Francq, C., & Zakoian, J. M. (2019). GARCH models: structure, statistical inference and financial applications. John Wiley & Sons,1td., puplication.
Grek, Å. (2014). Forecasting accuracy for ARCH models and GARCH (1, 1) family: Which model does best capture the volatility of the Swedish stock market?
Guidolin, M., & Pedio, M. (2018). Essentials of time series for financial applications. Academic Press
Hamilton, James D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University press.
Karlsson, L. (2002). GARCH modelling: Theoretical survey, model implementation and robustness analysis. Unpublished master’s thesis, Kungl Tekniska Högskolan.
Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica: Journal of the econometric society, vol. (59), pp (347-370).
Teräsvirta, T. (2006). An introduction to univariate GARCH models. SSE. EFI Working Papers in Economics and Finance, No. (646), pp
(1-3).
Tsay, Ruey S. (2010).” Analysis of financial time series”. 3rd Edition.John Wiley &Sons, Inc Hoboken, New Jersey.
Zakoian, J. M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and control, vol. (18), No. (5), pp (931-955).
