Evaluated the Success of Fractionally Integrated-GARCH Models on Prediction Stock Market Return Volatility in Gulf Arab Stock Markets
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluated the different Fractionally Integrated-GARCH Models (FIGARCH BBM's, FIGARCH Chung, FIEGARCH, FIAPARCH BBM's, FIAPARCH Chung, and HYGARCH). This is the first research to use six different Fractionally Integrated-GARCH Models. Most research compares one of Fractionally Integrated-GARCH Models with the traditional GARCH, EGARCH, GJG-GARCH, IGARCH, and APGARCH. To do so, daily returns of Gulf Cooperation Council (GCC) Stock Markets analyzed, covering the period 1995 to 2015. Both the Superior Predictive Ability and the Model Confidence Set tests were used to identify the best fitting models of each country. The results reveal that FIGARCH BBM is the best fitting model for UAE, KSA, and Bahrain. FIEGARCH is the best fitting model for Kuwait. FIGARCH Chung is the best fitting model for Qatar. Only the results for Oman were mixed between FIGARCH BBM and FIAPARCH BBM models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».