مقایسه شدت تقارن حافظه بلندمدت در بازده شاخص بازار سرمایه و سکه بهار آزادی: رویکرد ARFIMA–FIGARCH

نویسندگان

    مجتبی ابوالحسنی پوراشکذر گروه اقتصاد، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران.
    احمد سرلک * گروه اقتصاد، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران. Ah.sarlak@iau.ac.ir
    تیمور محمدی گروه اقتصاد، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ايران.
    غلامعلی حاجی گروه اقتصاد، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران.

کلمات کلیدی:

حافظه بلندمدت, ARFIMA, FIGARCH, EGARCH, بازارهای مالی ایران

چکیده

هدف: هدف پژوهش، مقایسه ساختار حافظه بلندمدت در بازده و نوسانات شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران و قیمت سکه بهار آزادی است. روش‌شناسی: این مطالعه از داده‌های روزانه شاخص کل بورس و قیمت سکه بهار آزادی در دوره آذر 1387 تا شهریور 1404 استفاده کرده و با اتکا بر مدل ARFIMA، حافظه بلندمدت در میانگین، و با به‌کارگیری مدل FIGARCH، حافظه بلندمدت در واریانس را تحلیل کرده است. همچنین برای بررسی واکنش‌های نامتقارن بازارها نسبت به اخبار مثبت و منفی، مدل EGARCH تخمین زده شده است. آزمون‌های ADF و PP برای بررسی مانایی و برآورد پارامترهای کسری (d) جهت تعیین شدت حافظه بلندمدت مورد استفاده قرار گرفتند. یافته‌ها: نتایج نشان داد که هر دو بازار دارای حافظه بلندمدت در بازده و نوسانات هستند؛ اما شدت حافظه در بازار سکه قوی‌تر است. در مدل ARFIMA، پارامتر d برای TEPIX برابر 0.25 و برای سکه برابر 0.38 برآورد شد. در مدل FIGARCH نیز مقدار d برای بورس 0.31 و برای سکه 0.47 بود که نشان‌دهنده تداوم بیشتر نوسانات در بازار سکه است. همچنین نتایج مدل EGARCH بیان کرد که بازار سکه نسبت به اخبار منفی واکنش نامتقارن و شدیدتری نشان می‌دهد، در حالی که شاخص بورس واکنشی نسبتاً متقارن دارد. نتیجه‌گیری: پژوهش نشان داد بازار سکه به‌طور معناداری تحت تأثیر شوک‌های گذشته قرار دارد و نوسانات آن پایداری بیشتری دارد. وجود حافظه بلندمدت و واکنش‌های نامتقارن در بازار سکه، در مقایسه با بورس، اهمیت توجه به ویژگی‌های رفتاری متفاوت این دو بازار را برای سرمایه‌گذاران و سیاست‌گذاران اقتصادی برجسته می‌سازد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Aboulhasani, A. (2024). Examining Long-Term Memory in Iranian Financial Markets: A Comparative Study in the Stock Market, Currency, and Gold. https://www.noormags.ir/view/fa/articlepage/2201493/

Aggarwal, R. (2023). Different avenues of capital market (secondary market) available for investing in market of Yamuna Nagar. Journal of Marketing Strategy, 40. https://www.enrichedpublications.com/ep_admin/jounral/pdf/1704957953.pdf#page=5

Ahmed, M., Kumar, N., & Maqsood, H. (2025). Taxation and Investor Behavior: Analyzing Portfolio Adjustments, Risk Preferences, and Capital Market Reactions to Fiscal Policy Changes. JBMR, 4(2), 1-26. https://doi.org/10.64105/jbmr.04.02.374

Eslami Bidgoli, G., Raee, R., & Kamalzadeh, S. (2013). Calculating Value at Risk of the OPEC Oil Basket Using Long Memory GARCH Models. Journal of Energy Economics Studies, 10(39), 1-19. https://www.magiran.com/paper/1302551/

Fattahi, S., Sahab Khodamradi, M., & Ivatond, M. (2017). Examining the Conditional Correlation Between Iranian Financial Markets with Emphasis on Long-Term Memory and Asymmetry. Journal of Financial Economics, 11(40), 25-51. https://journals.iau.ir/article_539815.html

Jabil, Y. I., Ibbih, J. M., & Akawu, F. A. (2025). Macroeconomic variables and the performance of Nigerian capital market. Journal of Management Science and Career Development. https://www.researchgate.net/publication/388991179_MACROECONOMIC_VARIABLES_AND_THE_PERFORMANCE_OF_NIGERIAN_CAPITAL_MARKET

Kamijani, A., Naderi, I., & Ghandeli Alikhani, N. (2012). Comparing the Capabilities of Long-Term Memory-Based Models and Dynamic Neural Network Models in Predicting Returns in the Tehran Stock Exchange. Journal of Financial Knowledge Analysis of Securities, 15, 115-130. https://sanad.iau.ir/Journal/jfksa/Article/803417

Kamijani, A., Naderi, I., & Ghandeli Alikhani, N. (2015). Investigating Long-Term Memory in the Volatility of Returns in the Tehran Stock Exchange. Asset Management and Financial Security, 3(3), 67-82. https://amf.ui.ac.ir/article_19918.html

Kashi, M., Danyai, M., & Ahmadi, R. (2014). Long-Term Memory and Transfer Level: An Application of the Modified GPH Test in the Tehran Stock Exchange. Journal of Financial Engineering and Securities Management, 24, 11-24. https://sanad.iau.ir/Journal/jfksa/Article/803044

Lamouchi, R., & Ammar. (2020). Long Memory and Stock Market Efficiency: Case of Saudi Arabia. International Journal of Economics and Financial Issues, 10(3), 29-34. https://doi.org/10.32479/ijefi.9568

Mirtalabi, S. A., Aghajani Khorasgani, A., & Rostgar, M. A. (2023). Examining the Challenges of Financial Instruments in Iran's Capital Market. 1st Conference on Engineering and Management of Business Processes, Tehran.

Mohammadi, A., & Chitsazaan, A. (2011). Investigating Long-Term Memory in the Tehran Stock Exchange Index. Journal of Financial Economics, 18(3), 45-62. https://jte.ut.ac.ir/article_24323.html

Moradi, M., & Esmaeili Pour, M. (2018). Examining Long-Term Memory in the Tehran Stock Exchange. Monetary and Financial Economics, 25(15), 21-48. https://jte.ut.ac.ir/article_24323.html

Nikoomaram, H., Saeedi, A., & Abrestani, M. (2011). Examining Long-Term Memory in the Tehran Stock Exchange. Journal of Financial Engineering and Securities Management, 47-60. https://jte.ut.ac.ir/article_24323.html

Noori, M. (2020). Financial Instruments of Iran's Capital Market and the Impact of the Islamic Financial System on the Innovation and Implementation of These Instruments in the Domestic Market. 4th National Conference on Research in Accounting and Management, Tehran.

Orofani, A. (2008). Examining the Long-Term Memory of the Tehran Stock Exchange Index. Humanities and Social Sciences Research Journal, 8(28), 37. https://journals.umz.ac.ir/article_108.html

Pirayesh Shirazi, P. (2025). Developing Integrated Frameworks for Analyzing the Operational Efficiency of Economic Enterprises Active in Iran's Capital Market, with Emphasis on Indigenous Cultural and Economic Components. Strategic Management Accounting, 1(1), 18-39. https://doi.org/10.22034/smajournal.2025.217545

Ran, C., Angelica, G., Sergei, S., & Tu, J. (2022). Internal capital markets and predictability in complex ownership firms. Journal of Corporate Finance, 74. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2022.102219

Reoufi, A., & Mohammadi, T. (2017). Existence of Long-Term Memory in the Rolling Window Framework: A Case Study of the Tehran Stock Exchange. Risk Modeling and Financial Engineering, 2(3), 398-425. https://eco-raoofi.blogfa.com/post/252

Saadati, E. (2024). The Role of Information Asymmetry in the Capital Market. Accountant Journal, 39(358).

Safaei, L., & Sadeghi, A. (2024). Evaluating the Impact of Islamic Participation Bonds on the Liquidity of Iran's Capital Market. Journal of Islamic Finance(12), 60-80.

Samavi, M. E., Nikoumaram, H., Ma'danchi Zaj, M., & Yaqoubnezhad, A. (2022). Modeling and Forecasting the Return Distribution of Iran's Capital Market General Index and Bitcoin Cryptocurrency Using the GAS Time-Varying Method. Financial Knowledge of Securities Analysis (Financial Studies), 14(55), 1-14.

Sangari, M., Aghaei, M. A., Avaz Zadeh Fath, F., & Pirzad, A. (2024). Investigating the effect of underreaction and overreaction on the risk premium in the Iranian capital market. Investment Knowledge, 13(52), 711-726.

Seyed Hosseini, S. M., Ebrahimi, S. B., & Baba Khani, M. (2014). Modeling the Spillover of Conditional Correlation with Long Memory: Evidence from Tehran and Dubai Stock Markets. Journal of Investment Knowledge, 3(11), 25-45. https://jik.srbiau.ac.ir/article_7638.html

Shahlaei, S., Kamran Rad, S., Vaghfi, S. H., & Akram Karimi, N. (2025). Analysis of Long-Term Memory in the Capital Markets of Islamic Countries. Journal of Accounting, Auditing, and Financial Management in Islamic Environments, 2(6), 109-134. https://aafie.imamreza.ac.ir/article_212567.html

Shahraei, S., & Sanai Alam, M. (2010). Investigating Long-Term Memory in the Tehran Stock Exchange and Evaluating Models That Consider Long-Term Memory. Journal of Financial Accounting Research, 4, 174. https://far.ui.ac.ir/article_16898.html

Shahriari, H., Shariati, N., & Moslemi, A. (2012). A Method for Sustainable Time Series Forecasting Applied to Financial Issues Using the Robust Method. Scientific Research Journal of Financial Knowledge Analysis of Securities, 15, 98. https://iranjournals.nlai.ir/handle/123456789/268426

Shirin Bakhsh, S., Naderi, I., & Ghandeli Alikhani, N. (2012). Investigating Long-Term Memory and Applying Wavelet Decomposition to Improve Stock Market Volatility Prediction Performance. Journal of Financial Knowledge Analysis of Securities, 16, 89-103. https://www.sid.ir/fileserver/jf/6004613911607

Soltani, S. H., & Ghanbari, E. (2021). The Role of Ownership Structure and Financial Innovation in Capital Market Systematic Risk. Financial Studies Quarterly.

Tabibi Sani, E., & Changi Ashtiani, M. (2018). Considering Long-Term Memory Effects in Forecasting Volatility and Value at Risk. Journal of Financial Engineering and Securities Management, 34, 121-141. https://journals.iau.ir/article_539534.html

Zamardian, G., & Mahbubi, B. (2022). Investigating Long-Term Memory in Four Major Cryptocurrencies. Financial Knowledge Analysis of Securities, 15(53), 1-13. https://www.sid.ir/fa/VEWSSID/J_pdf/6004614015301.pdf

Zarīr Negīn Tājī, H. G. Ā., Morādī, Ā., & Alī Ṣādeghīnezhād, M. (2022). Investigating the Relationship Between Economic Growth, Banking Sector Development, and Capital Market in Iran. Financial Economics, 16(60), 195-212.

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۵/۰۱/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۰۴/۰۱

بازنگری

۱۴۰۴/۰۸/۱۱

پذیرش

۱۴۰۴/۰۸/۱۸

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

ابوالحسنی پوراشکذر م. . .، سرلک ا.، محمدی ت.، و حاجی غ. (1405). مقایسه شدت تقارن حافظه بلندمدت در بازده شاخص بازار سرمایه و سکه بهار آزادی: رویکرد ARFIMA–FIGARCH. مدیریت پویا و تحلیل کسب و کار، 5(1)، 1-17. https://dmbaj.org/index.php/dmba/article/view/260

مقالات مشابه

41-50 از 291

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.