Modeling Markov Switching ARMA-GARCH Neural Networks Models and an Application to Forecasting Stock Returns
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-21، 21ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The study has two aims.
The first aim is to propose a family of nonlinear GARCH models that incorporate fractional integration and asymmetric power properties to MS-GARCH processes.
The second purpose of the study is to augment the MS-GARCH type models with artificial neural networks to benefit from the universal approximation properties to achieve improved forecasting accuracy.
Therefore, the proposed Markov-switching MS-ARMA-FIGARCH, APGARCH, and FIAPGARCH processes are further augmented with MLP, Recurrent NN, and Hybrid NN type neural networks.
The MS-ARMA-GARCH family and MS-ARMA-GARCH-NN family are utilized for modeling the daily stock returns in an emerging market, the Istanbul Stock Index (ISE100).
Forecast accuracy is evaluated in terms of MAE, MSE, and RMSE error criteria and Diebold-Mariano equal forecast accuracy tests.
The results suggest that the fractionally integrated and asymmetric power counterparts of Gray’s MS-GARCH model provided promising results, while the best results are obtained for their neural network based counterparts.
Further, among the models analyzed, the models based on the Hybrid-MLP and Recurrent-NN, the MS-ARMA-FIAPGARCH-HybridMLP, and MS-ARMA-FIAPGARCH-RNN provided the best forecast performances over the baseline single regime GARCH models and further, over the Gray’s MS-GARCH model.
Therefore, the models are promising for various economic applications.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bildirici, Melike& Ersin, Özgür. 2014. Modeling Markov Switching ARMA-GARCH Neural Networks Models and an Application to Forecasting Stock Returns. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049854
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bildirici, Melike& Ersin, Özgür. Modeling Markov Switching ARMA-GARCH Neural Networks Models and an Application to Forecasting Stock Returns. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049854
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bildirici, Melike& Ersin, Özgür. Modeling Markov Switching ARMA-GARCH Neural Networks Models and an Application to Forecasting Stock Returns. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049854
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049854
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر