Modellierung und Vorhersage von Börsenerträgen: Eine Fallstudie an der Dhaka Stock Exchange von Bangladesch

Die verfügbaren Informationen zu Aktien sollten vollständig in einem effizienten Kapitalmarkt widergespiegelt werden, um politischen Entscheidungsträgern und Investoren bei der Gestaltung von Anlagestrategien zu helfen. Daher untersucht dieses Papier das Zeitverhalten der Markterträge der Dhaka Stock Exchange (DSE) von Bangladesch. Diese Studie verfolgt auch das Ziel, das sparsame Modell zur genaueren Vorhersage der monatlichen Markterträge der DSE zu finden. Die monatlichen Daten des allgemeinen Index wurden von der DSE für den Zeitraum Januar 2002 bis Juli 2013 gesammelt. Mithilfe der Relative Difference-Methode wurden die monatlichen Markterträge berechnet. Autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodelle (ARIMA) wurden berücksichtigt, um das Verhalten der Börsenerträge zu modellieren. Anschließend belegen die Ergebnisse der Studie, basierend auf dem Akaike-Informationskriterium und den Prognosefehlern, dass ARIMA (2, 0, 2) effizient zur Modellierung und Prognose des Verhaltens der Markterträge der DSE eingesetzt werden kann. Schließlich wurden die monatlichen Markterträge mit dem sparsamen Modell für die nächsten 24 Monate vorhergesagt, und die prognostizierten Werte passten vernünftig gut zu den beobachteten Werten. Dhaka Univ. J. Sci. 65(2): 97-101, 2017 (Juli)