1 للملا نيب هبعش ،هيذغت مولع دشرا يسانشراك هتخومآ شناد ، يتشهب ديهش يكشزپ مولع هاگشناد 2 لوئسم هدنسيون : ميژر و ينيلاب هيذغت هورگ داتسا ينامرد ، هيذغت تاقيقحت وتيتسنا يا ،روشك يياذغ عيانص و ،يياذغ عيانص و هيذغت مولع هدكشناد هاگشناد يتشهب ديهش يكشزپ مولع . يكينورتكلا تسپ : [email protected] 3 يتشهب ديهش يكشزپ مولع هاگشناد ،يياذغ عيانص و هيذغت مولع هدكشناد ،هعماج هيذغت هورگ رايداتسا

In this paper, we have examined 4 models for Great Salt Lake level forecasting: ARMA (Auto-Regression and Moving Average), ARFIMA (Auto-Regressive Fractional Integral and Moving Average), GARCH (Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity) and FIGARCH (Fractional Integral Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity). Through our empirical data analysis where we div...

ةصلاخلا : ىبرهكلا كيرحتلا و ةردقلا تاينورتكلا تاقيبطت نم ديدع ىف عسوتب مدختست تاروتسريثلا . ايبس ن ريغص لا مجحلا آ تاز يمملا نم ديدعب عتمتت اهنلأ اذه و و ضفخنملا اهرعس و قوسلا ىف اهرفوت . تاروتسريثلا مادختساب روطلا ى ثلاث ى ثح كرحمل طخلا دهج ىف مكحتملل ةيليصفت ةاآاحم لمع و ليلحت مت ثحبلا اذه ىف و . روطلا ىثلاث ردصملل هجولا ةيواز ىف مكحتلاب كرحملل تباثلا وضعلا دهج ىف مكحتلا مت و . اوتلا ريثأت ...

ةـصلاخلا : تاملاكملا لوبقب مكحتلا تايمزراوخ نم ةضيرع ةحيرشل اًماع اًراطإ ةيثحبلا ةقرولا هذه مدقت . مدقت امآ ةيمقرلا تاعرسلا تاذ لاوجلا تاكبش يف ةمدختسملا تايمزراوخلا نم ديدعلا ءادلأ اًيضاير اًيليلحت اّميقت ةقرولا مدقملا راطلإا نم ةصاخ تلااح يه يتلاو ةددعتملا . ءاطعلإ ةفلتخم تايلآ تايمزراوخلا مدختست ام ةداع نم ،تاملاكملا نم ةفلتخملا عاونلأل ةمدخلا تانامض نم ةفلتخم تايوتسم ةدناسمل كلذ و تامولعملل تاي...

دیکچ ه باس فده و هق : ب یناوجون نارود رد هیذغت تیعضو یسررب ه زا ،نارود نیا رد یراتفر و یکیزیف تارییغت تعسو لیلد ب تیمها ه تسا رادروخرب ییازس . یذغتءوس نزو هفاضا ،یرغلا ،یقاچ زا معا ه هیذغت یدق هاتوک و یناوـجون نارود رد یا صخاش نییعت رد ب نارود رد یرامیب عون و ریم و گرم یاه م یلاسگرز ؤ تـسا رث . لماوـع تاـعلاطم زا یرایسـب لـثم ی هتسناد طبترم هیذغت عضو اب بسانم ییاذغ تاداع داجیا و یتفایرد یفاضا...

In the 2011 SAS® Global Forum, two weighted portmanteau tests were introduced for goodness-of-fit of an Autoregressive-Moving Average (ARMA) time series process. This result is summarized and extended for use as a diagnostic tool in detecting nonlinear and variance-changing processes such as the Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity process. The efficacy of the weighting sch...

The current paper aims to establish the relationship between COVID-19 pandemic and precious metals earnings, in particular, gold silver earnings. study analyzes yield variance of using VAR model, impulse response analysis, ARMA-GARCH model. found that has a significant positive impact on short term, which makes an excellent market for investment during due their hedging haven characteristics.

The financial time series are often characterized by similar volatility structures. The selection of series having a similar behavior could be important for the analysis of the transmission mechanisms of volatility and to forecast the time series, using the series with more similar structure. In this paper a metrics is developed in order to measure the distance between two GARCH models, extendi...

We consider a strictly stationary sequence of random vectors whose finite-dimensional distributions are jointly regularly varying with some positive index. This class of processes includes, among others, ARMA processes with regularly varying noise, GARCH processes with normally or Student-distributed noise and stochastic volatility models with regularly varying multiplicative noise. We define a...