عناصر مشابهة
استخدام الاستدلال البيزي في نمذجة التقلب العشوائي: دليل تجريبي من سوق دمشق للأوراق المالية
| العنوان بلغة أخرى: | Using Bayesian Inference for Stochastic Volatility Model: Empirical Evidence from Damascus Securities Exchange |
|---|---|
| المصدر: | مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية - سلسلة العلوم الاقتصادية والقانونية |
| الناشر: |
جامعة تشرين
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| المجلد/العدد: | مج44, ع3 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | سوريا |
| التاريخ الميلادي: | 2022 |
| الصفحات: | 11 - 32 |
| ISSN: | 2079-3073 |
| رقم MD: | 1299268 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | Arabic |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
|
| المستخلص: | تعد التقلبات ذات أهمية خاصة في الأسواق المالية، إذ تعتمد قيمة الأسهم والأدوات المالية على مخاطرها التي تفسرها التقلبات. لذلك يقترح هذا البحث نهجا قائما على محاكاة Bayesian بالكامل للاستدلال الإحصائي في نماذج التقلب العشوائي، تضمن سير العمل في البحث تحليل ونمذجة بيانات عوائد سوق دمشق للأورق المالية اليومية خلال الفترة من (1/ 4/ 2010) إلى (12/ 9/ 2021)، واستخدام ثلاثة أنواع من النماذج تقوم على افتراضات مختلفة حول التقلبات (ARIMA- GARCH- BSV). أشارت المقارنة المباشرة داخل العينة بين النماذج الثلاث أن نموذج التقلب العشوائي البيزي يعمل بشكل أفضل من حيث الدقة التنبؤية وتوضيح خصائص البيانات المستخدمة في التحليل. كما أظهرت نتائج تقييم التنبؤات خارج العينة باستخدام نموذج التقلب العشوائي البيزي تقاربا بين القيم الفعلية والقيم المقدرة للعوائد، مع تحركها بنفس الاتجاه. تبين هذه النتائج أهمية استخدام الاستدلال البيزي لكل من الباحثين والمستثمرين في الأسواق المالية نظرا لتفوقها على النماذج واسعة التطبيق (ARIMA- GARCH). Volatility is especially important in financial markets, as the value of stocks and financial instruments depends on their risks, which are explained by volatility. Therefore, this paper proposes a fully Bayesian Simulation, based approach for statistical inference in stochastic volatility models, the workflow in the research is included analysis and modeling of the daily returns of the Damascus Securities Exchange during the period from (1/4/2010) to (12/9/2021), and using of three types of models based on different assumptions about volatility (ARIMA- GARCH- BSV). The direct in-sample comparison between the three models indicated that the Bayesian Stochastic Model performs better in terms of predictive accuracy and in clarifying the characteristics of the data used in the analysis. The results of evaluating out-of-sample predictions using the Bayesian Stochastic Model also showed a convergence between the actual values and the estimated values of returns, with their movement in the same direction. These results show the importance of using Bayesian Inference for both researchers and investors in the financial markets due to its superiority over the widely applied models (ARIMA- GARCH). |
|---|
