Services on Demand
Article
Indicators
Related links
- Cited by Google
- Similars in Google
Share
South African Journal of Industrial Engineering
On-line version ISSN 2224-7890
Print version ISSN 1012-277X
Abstract
EBRAHIMI, S.B. and OLYAEE, F.R.. A new multivariate nonlinear model to handle the volatility transmission. S. Afr. J. Ind. Eng. [online]. 2014, vol.25, n.3, pp.140-153. ISSN 2224-7890.
Die wisselvalligheid van die aandeelprys is 'n belangrike kwessie vir aandelemarkte. Die stogastiese aard van dié wisselvalligheid beïnvloed besluitnemers op 'n groot skaal en die voorspelling van die wisselvalligheid kan die besluitneming verbeter. 'n Nuwe, meerveranderlike gedeeltelik geïntegreerde veralgemeende outoregressiewe voorwaardelike heteroskedastisiteit (MFIGARCH) model word voorgestel om die wisselvalligheid in aandeelpryse te hanteer. In hierdie model word, onder andere, 'n langtermyn parameter oorweeg en beraam. Vir die beraming van parameters in hierdie nie-lineêre model word die maksimum waarskynlikheidsmetode (wat opgelos kan word deur middel van standaard ekonometriese pakkette) toegepas. Hierdie pakkette is egter oneffektief wanneer die model vergroot. Dus word meta-heuristiese, wat optimale of bynaoptimale oplossings stogasties soek, ingespan. Die welbekende partikel swerm optimering metode word gebruik vir die oplos van die voorgestelde meerveranderlike model. Die hoof doel van hierdie studie is om die nuwe meerveranderlike model om die wisselvalligheid in aandeelprys aan te spreek, bekend te stel en om effektiewe parameter beraming deur middel van partikel swerm optimering toe te pas.