استخدام منهجية بوكس جنكيز للتنبؤ بالمخاطر المالية لسوق الأوراق المالية دراسة حالة بورصة عمان

هدفت هذه الدراسة إلى تقييم فعالية النماذج الكمية ARIMAو GARCH في التنبؤ بالمخاطر المالية في سوق الأوراق المالية، مع تطبيق عملي على المؤشر العام لبورصة عمان (ASEGI) للفترة من يناير إلى مايو 2025. اعتمدت المنهجية على تحليل البيانات اليومية باستخدام نماذج بوكس-جنكيز (ARIMA) ودمجها مع نموذج GARCH لمعالجة التقلبات غير المستقرة. أظهرت النتائج أن البيانات أصبحت مستقرة بعد تطبيق الفرق الأول، وأن النموذج المدمج (ARIMA-GARCH) تفوّق في الدقة مع مؤشر MAPE بنسبة 0.31% وRMSE بقيمة 11.30، مما يؤكد قدرته على التنبؤ بالتقلبات المالية بدقة عالية. خلصت الدراسة إلى أن النماذج الكمية المدمجة تُعد أدوات فعالة لدعم قرارات إدارة المخاطر في الأسواق الناشئة، مع توصية بتبنيها في التحليلات المستقبلية لتعزيز الاستقرار المالي.

This study aimed to evaluate the effectiveness of quantitative ARIMA and GARCH models in forecasting financial risks in the stock market, with a practical application on the Amman Stock Exchange General Index (ASEGI) for the period from January to May 2025. The methodology relied on analyzing daily data using Box-Jenkins (ARIMA) models combined with a GARCH model to address volatile fluctuations. The results indicated that the data stabilized after applying the first differencing, and the hybrid ARIMA-GARCH model outperformed in accuracy, achieving a MAPE of 0.31% and an RMSE of 11.30, confirming its ability to forecast financial volatility with high precision. The study concluded that integrated quantitative models are effective tools for supporting risk management decisions in emerging markets, with a recommendation to adopt them in future analyses to enhance financial stability.