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J-GLOBAL ID：202202225854700476   整理番号：22A1036961

ANNおよび段階的モデルを用いた国際および新興株式市場間の共移動:選択された指標からの証拠【JST・京大機械翻訳】

The Co-Movement between International and Emerging Stock Markets Using ANN and Stepwise Models: Evidence from Selected Indices

著者 (1件)： Al-Najjar Dania (Finance Department, School of Business, King Faisal University, Al Ahsa, Saudi Arabia)
資料名： Complexity  (Complexity)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2044A  ISSN： 1076-2787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去20年間,特に2007-09の金融危機後,開発市場と開発市場における株交換間の統合の利用可能性を調べる文献が成長している。このトピックの重要性は,ポートフォリオ多様化の決定において,政策決定者や投資家のような関心のある関係者によって取られた様々な決定に対する交換市場間のリンクの重要な含意に由来する。本研究は,2008年~2019年のS&P500,NASDAQ,Nikkei,DAX,CAC,およびHSIを含む,開発ストック交換指数,Amman Stock交換指数(ASEI),および国際指標の数の間の関係を調べた。指数間のリンクの有用性を検証するために,著者は相関係数,段階的回帰分析,および人工ニューラルネットワーク(ANN)の種々の試験を含む。ANNはASEIと国際指数間の関係のアベイラビリティの調査において線形回帰よりも効率的であるが,段階的回帰とニューラルネットワークはこの関係を支持した。さらに,ANNの結果は,S&P500指数と年がASEIと最も実質的な関係を持つことを明らかにした。著者らの研究は,理論的および実際的に重要である。政策立案者と投資家は,著者らの知見から利益を得ることができる。将来の研究は,ASEIまたは他の開発市場に対する異なる国際株式市場指標の影響を探求する可能性がある。更なる研究は,株式市場指数のための予測モデルを構築するためにマクロ経済因子を使用する。Copyright 2022 Dania Al-Najjar. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  回帰分析 ,  スペシャリスト ,  ポートフォリオ ,  利益 ,  ニューラルネットワーク ,  相関係数 ,  *株式市場 ,  在庫量 ,  指数 ,  多様化 ,  *指標 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 政策決定 ,  マクロ経済学 ,  線形回帰 ,  投資家 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  利益管理  (KA05030A)

引用文献 (49件)：

• M. Qiu, Y. Song, "Predicting the direction of stock market index movement using an optimized artificial neural network model," PLoS One, vol. 11, no. 5, 2016.
• X. Chen, W. Shangguan, Y. Liu, S. Wang, "Can network structure predict cross-sectional stock returns? Evidence from Co-attention networks in China," Finance Research Letters, vol. 38, 2019.
• F. Hollstein, M. Prokopczuk, C. W. SimenWese, "Estimating Beta: forecast adjustments and the impact of stock characteristics for a broad cross-section," Journal of Financial Markets, vol. 44, pp. 91-118, 2019.
• P. Sutthichaimethee, A. Chatchorfa, S. Suyaprom, "A forecasting model for economic growth and CO2 emission based on industry 4.0 political policy under the government power: adapting a second-order autoregressive-SEM," Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, vol. 5, no. 3, pp. 69, 2019.
• R. Alamro, A. McCarren, A. Al-Rasheed, "Predicting Saudi stock market index by incorporating GDELT using multivariate time series modelling," Proceedings of the International Conference on Computing, pp. 317-328, Springer, Riyadh, Saudi Arabia, December 2019.

タイトルに関連する用語 (5件)： 段階 ,  モデル ,  株式市場 ,  指標 ,  証拠