عناصر مشابهة
نمذجة تقلبات العوائد اليومية لمؤشر DAX30 باستخدام نموذج EGARCH
| العنوان بلغة أخرى: | Modeling the Volatility of DAX30 Index Using EGARCH Model |
|---|---|
| المصدر: | مجلة دراسات العدد الاقتصادي |
| الناشر: |
جامعة عمار ثليجي الأغواط - كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| المجلد/العدد: | مج11, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | الجزائر |
| التاريخ الميلادي: | 2020 |
| الصفحات: | 269 - 285 |
| ISSN: | 2676-2013 |
| رقم MD: | 1180147 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | Arabic |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: | تتميز السلاسل المالية عن باقي السلاسل الزمنية بمجموعة من الخصائص فغالبا ما تكون سلسلة أسعار الأصول غير مستقرة بينما سلسلة عوائد هذه الأصول تكون مستقرة، كما أنها تمتاز بخاصية تجمع التقلبات أما توزيعها فله ذيول سميكة وتفرطح حاد بالإضافة إلى أنها تحتوي على أثر الرافعة المالية. تهدف هذه الورقة البحثية إلى دراسة أثر المعلومات السيئة والجيدة على تقلبات عوائد الأوراق المالية في بورصة فرانكفورت الألمانية باستخدام البيانات اليومية لــــ 1264 مشاهدة من 01/09/2014 إلى 30/08/2019 متعلقة بمؤشر Dax30 وتطبيق نماذج فئة GARCH المتناظرة وغير المتناظرة، جاءت النتائج لتبين أن النموذج غير المتناظر EGARCH (1.1) هو أحسن نموذج لتقدير تقلبات هذا المؤشر والتي تكون فيه الصدمات السالبة تأثير أكبر من الصدمات الموجبة. Financial time series exhibit a number of characteristics, the most important of which are volatility clustering, heavy tail of underlying distribution, and the leverage effect. Nevertheless, both models failed to properly model the leverage effect. Although the literature has seen many proposed models, perhaps the most striking of these models is the Asymmetric EGARCH model. Its ability to account for the asymmetric effect of good and bad news on volatility has made it one of the most adopted model for volatility. In this paper, we will attempt to model the daily returns of the DAX30 index for the period between 2014 and 2019 using the EGARCH model on a sample of 1264 observations. We show that this model is far more superior in capturing the leverage effect than alternative conditional volatility models. |
|---|
