The analysis of volatility of gold coin price fluctuations in Iran using ARCH & VAR models
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to investigate the changes in gold price and modeling of its return volatility and conditional variance model.The study gathers daily prices of gold coins as the dependent variable and the price of gold in world market, the price of oil in OPEC, exchange rate USD to IRR and index of Tehran Stock Exchange from March 2007 to July 2013 and using ARCH family models and VAR methods, the study analysis the data.The study first examines whether the data are stationary or not and then it reviews the household stability, Arch and Garch models.The proposed study investigates the causality among variables, selects different factors, which could be blamed of uncertainty in the coin return.The results indicate that the effect of sudden changes of standard deviation and after a 14-day period disappears and gold price goes back to its initial position.In addition, in this study we observe the so-called leverage effect in Iran's Gold coin market, which means the good news leads to more volatility in futures market than bad news in an equal size.Finally, the result of analysis of variance implies that in the short-term, a large percentage change in uncertainty of the coin return is due to changes in the same factors and volatility of stock returns in the medium term, global gold output, oil price and exchange rate fluctuation to some extent will show the impact.In the long run, the effects of parameters are more evident.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».