الخلاصة:
تهدف هذه الد ا رسة إلى تطبيق نموذج ARMA في التنبؤ بعوائد أسهم بورصة عمان على المدى القصير
( 30 يومًا(، وذلك باستخدام بيانات يومية للعوائد خلال الفترة من يناير 2022 إلى أبريل 2025 . تم
استخ ا رج هذه البيانات من المؤشر العام لبورصة عمان (ASE General Index) ، والذي يمثل الأداء الكلي
للسوق .
بعد اختبار عدة نماذج من نماذج بوكس -جينكينز، تم اختيار نموذج ARMA(1,0) باعتباره الأنسب بناءً
على معايير الدقة الإحصائية. إلا أن اختبار ARCH كشف عن عدم تجانس في تباين العوائد، مما يشير
إلى بيئة سوق متقلبة وغير مستقرة، لذلك يُعتبر نموذج GARCH خيا اً ر مناسبًا لتحليل سلوك السوق المتقلب
عبر الزمن . وقد أظهرت النتائج أن النموذج يوفر دقة مقبولة في التنبؤ بالعوائد، مما يعزز من دوره كأداة
داعمة في اتخاذ الق ا ر ا رت الاستثماريةThis study aims to apply the ARMA model to forecast short-term (30-day) stock returns on the Amman Stock Exchange, using daily return data from January 2022 to April 2025. The data were extracted from the ASE General Index, which reflects the overall performance of the market .
After testing several Box-Jenkins models, the ARMA(1,0) model was identified as the most appropriate based on statistical accuracy criteria. While the model demonstrated acceptable predictive accuracy, the ARCH test revealed heteroskedasticity in the return variances, indicating a volatile and unstable market environment. Therefore, the GARCH model is considered a more suitable alternative for analyzing the time-varying nature of market volatility.
The results suggest that the ARMA model, despite its simplicity, offers useful insights and can serve as a supportive tool for investment decision-making when combined with more advanced volatility models like GARCH .
