تحسين التنبؤ باستخدام الجمع بين نماذج ARFIMA و GARCH (دراسة تطبيقية) Improving Forecasting Using a Combination of ARFIMA and GARCH Models ( An Applied Study). | ||
| المجلة العلمية للدراسات والبحوث المالية والتجارية | ||
| Volume 7, Issue 1 - Serial Number 4, January 2026, Pages 55-82 PDF (1.96 M) | ||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||
| DOI: 10.21608/cfdj.2025.404603.2332 | ||
| Authors | ||
| فاطمة الزهراء ابراهيم ابراهيم اللاوندي* 1; أمال عبد الغني مبارك2; محمد محمود نصر أبو ريا3 | ||
| 1جامعه دمياط /كليه التجاره/قسم الاحصاء التطبيقي | ||
| 2كلية التجارة جامعة دمياط | ||
| 3كلية التجارة - جامعة دمياط | ||
| Abstract | ||
| تهدف هذه الدراسة إلى بناء نموذج هجين يجمع بين نماذج ARFIMA و GARCH لتوقع أسعار الذهب الشهرية خلال الفترة من 2010 إلى 2025، نظرًا لما تتسم به هذه السلسلة من تقلبات وتعقيد، أظهرت اختبارات ADF وPP أن السلسلة غير ساكنة، كما أكدت تحليلات الذاكرة الطويلة مثل معامل Hurst وتحليل R/S وجود خصائص الذاكرة الطويلة، مما جعل نموذج ARFIMA مناسبًا، قُدرت قيمة d باستخدام طريقتي GPH و ARFIMA المباشرة، وكانت ضمن النطاق (0,0.5) مشيرة الي استقرار السلسلة بعد الفروق الكسرية تم اختيار نموذج ARFIMA(1,0.49,1) بناءً على معايير AIC,BIC ,RMSEوأظهرت اختبارات ARCH-LM وجود تقلبات شرطية، مما استدعى دمج نموذج GARCH، وتم اختيار GARCH(1,1) كأفضل نموذج، أظهرت الاختبارات التشخيصية أن النموذج الهجين ARFIMA-GARCH قدم أداءً جيدًا في إزالة الارتباطات الذاتية والتقلبات واُستخدم النموذج لتوقع أسعار الذهب حتى يونيو 2025، وأظهرت النتائج اتجاهاً تصاعدياً، توصي الدراسة باستخدام النماذج الهجينة لتحسين دقة التنبؤ بالسلاسل الزمنية المعقدة. | ||
| Keywords | ||
| السلاسل الزمنية; نماذج الذاكرة الطويلة; نموذج ARFIMA; نموذجGARCH; النماذج الهجينة | ||
|
Statistics Article View: 4 PDF Download: 3 |
||
