نتایج جستجو برای: arfima figarch model

تعداد نتایج: 2104479  

ریسک سیستمیک به خطر شکست سیستم مالی یا شکست کل بازار اطلاق می‌شود. این ریسک می‌تواند از بی‌ثباتی یا بحران در مؤسسات مالی نشأت بگیرد و در اثر سرایت به کل نظام مالی انتقال یابد. هدف مقاله حاضر سنجش ریسک فراگیر بحران مالی در نظام بانکی ایران بود. در این مطالعه از اطلاعات آماری بانک‌ها در طول سال‌های 1392-1397 استفاده شده است. در بخش اول شاخص های ریسک فراگیر بحران مالی با استفاده از شاخص Delta CoVa...

Journal: :Jurnal Gaussian : Jurnal Statistika Undip 2022

IHPBI is an early indicator in consumer price analysis. When the increases, it results inflation. inflation occurs, Indonesia's economic stability begins to be disturbed, so order suppress inflation, government raises interest rates and when circulation of money decrease, prices goods services will return normal. This research see next 3 years through ARFIMA method multi-input intervention with...

2005
Silvano Bordignon Massimiliano Caporin Francesco Lisi

A distinguishing feature of the intra-day time-varying volatility of financial time series is given by the presence of long-range dependence of periodic type due mainly to time-of-the-day phenomena. In this work we introduce a model able to describe the empirical evidence given by this periodic longmemory behaviour. The model, named PLM-GARCH (Periodic Long Memory GARCH), represents a natural e...

1999
Nuno Crato

Nonstationary ARIMA processes and nearly nonstationary ARMA processes, such as autoregressive processes having a root of the AR polynomial close to the unit circle, have sample autocovariance and spectral properties that are, in practice, almost indistinguishable from those of a stationary longmemory process, such as a Fractionally Integrated ARMA (ARFIMA) process. Because of this, model misspe...

2006
Randal Douc François Roueff Philippe Soulier

A new sufficient condition for the existence of a stationary causal solution of an ARCH(∞) equation is provided. This condition allows to consider coefficients with power-law decay, so that it can be applied to the so-called FIGARCH processes, whose existence is thus proved.

Journal: :Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 2020

2003
Nalini Ravishanker

Autoregressive fractionally integrated moving average ARFIMA pro cesses are widely used for modeling time series exhibiting both long memory and short memory behavior Properties of Toeplitz matrices associated with the spectral density functions of Gaussian ARFIMA processes are used to compute di erential geometric quantities INTRODUCTION Time series data occurring in several areas such as geol...

ژورنال: :مجله تحقیقات اقتصادی 2010
علیرضا عرفانی

در این مقاله با استفاده از داده‎های روزانة شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران در دورة زمانی 6/1/1382 تا 14/4/1386، به بررسی ویژگی حافظة بلند این شاخص پرداخته و مدل arfima را بر آن برازش می‎دهیم. هم‎چنین عملکرد پیش‎بینی مدل arfima را با مدل arima مقایسه می‎کنیم. نتایج نشان می‎دهند که اولاٌ این سری زمانی از نوع حافظة بلند است، بنابراین می‎توان با تفاضل‎گیری کسری آن را مانا کرد. پارامتر تفاضل‎گیری به‎...

ژورنال: :دانش سرمایه گذاری 0
حبیب اله سالارزهی عضو هیئت علمی دانشگاه تهران منصور کاشی دانش آموخته ی کارشناسی ارشد مدیریت بازرگانی- مالی دانشگاه سیستان و بلوچستان (مسئول مکاتبات) سیدحسن حسینی دانش آموخته ی کارشناسی ارشد مدیریت بازرگانی- مالی دانشگاه سیستان و بلوچستان محمد دنیایی کارشناس ارشد رشته مدیریت بازرگانی- مالی، عضو باشگاه پژوهشگران جوان، دانشگاه آزاد اسلامی واحد زاهدان

این مقاله به بررسی عملکرد پیش بینی مدل های arima و arfima با استفاده از داده های روزانه بازده شاخص کل سهام تهران در بازه زمانی 04/09/1380 تا 09/09/1390 می پردازد. در این راستا جهت تخمین پارامتر d و دیگر پارامترها، از روشnls  در بسته نرم افزار oxmetric/pcgive  استفاده شد و پس از مقایسه نتایج مدل­های تحقیق؛ مدل arfima بر اساس معیار aic مدلی برتر در مدل سازی tepix مشخص گردید. همچنین از میان براورد...

ژورنال: :علوم اقتصادی 2015
حمید آماده فرشید عفتی باران امین امینی

یکی از روش­های مناسب در پیش­بینی سری زمانی، تعمیم رفتار گذشته سری به آینده است. برای این منظور اولین قدم شناخت دقیق رفتار گذشته متغیر است. یکی از روش­های الگوسازی رفتار گذشته سری زمانی مدل خود توضیح جمعی میانگین متحرک (arima) است. در این پژوهش از مدل های arima و arfima برای پیش­بینی قیمت هفتگی بنزین استفاده شد. همچنین پیش­بینی مدل arima با پیش بینی مدل خود توضیح کسری جمعی میانگین متحرک (arfima)...

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید