دور العلاقة بين ديناميكيات أسعار المعادن الثمينة (الذهب والفضة) في إدارة المخاطر التشغيلية في سوق الفوركس بدعم من مؤسسة هوكس خلال المدة 2014–2024
DOI:
https://doi.org/10.35696/q2c59f02الكلمات المفتاحية:
الذهب، الفضة، عملية هوكس، الفوركسالملخص
يهدف هذا البحث إلى دراسة دور العلاقة بين ديناميكيات تغيرات أسعار المعادن النفيسة في سوق الصرف الأجنبي، مدعومةً بنموذج هوكس، والنمو الاقتصادي خلال المدة (2014-2024). تستخدم الدراسة نموذج هوكس، الذي يُستخدم لتقييم الأحداث المتعلقة بأنماط الأسعار وتقلباتها. كما تهدف إلى تزويد المديرين وصناع القرار بالمعرفة الكافية والقدرة على فهم تحولات السوق واختلالاته من خلال نموذج بحوث العمليات المرتبط بنموذج هوكس. وبهذه الطريقة، يمكن تحديد السيولة والنمو الاقتصادي. علاوة على ذلك، أظهر التحليل أن الذهب والفضة يتفاعلان بشكل مختلف. وكشف تحليل إضافي أن الفضة تتمتع بمستوى أعلى من التحفيز الذاتي مقارنةً بالذهب، مما يعني أن تقلبات أسعار الفضة تدوم لفترة أطول من تقلبات أسعار الذهب. كما وُجد أن الصدمات السعرية في الفضة تؤثر على سعر الذهب بمقدار 1.19 مرة، بينما كان تأثير تقلبات أسعار الذهب على الفضة ضئيلًا. سيساعد هذا صناع القرار في مجال رأس المال على فهم طبيعة هذين المعدنين. لقد ثبت أنه خلال فترات الأزمات المالية، بما في ذلك جائحة كوفيد-19، ارتفعت أسعار كل من الذهب والفضة، مما يؤكد مكانتهما باعتبارهما ملاذًا آمن. وخلصت الدراسة إلى أن سعر الفضة يسبق سعر الذهب، وأن أي تغير في سعر الفضة يؤدي إلى تغيرات في سعر الذهب.التنزيلات
المراجع
Adekoya, O., Abakah, E., Oliyide, J., & Gil‐Alana, L. (2023). Factors behind the performance of green bond markets. International Review of Economics & Finance, 88, 92–106. https://doi.org/10.1016/j.iref.2023.03.006
Akhilesh Prasad, Priti Bakhshi, A. Seetharaman (2022). The Impact of the U.S. Macroeconomic Variables on the CBOE VIX Index. Journal of risk and financial management, 15, 126-126. https://doi.org/10.3390/jrfm15030126
Bacry, E., Mastromatteo, I., & Muzy, J. (2015). Hawkes processes in finance. Market Microstructure and Liquidity, 1(01), 1550005. https://doi.org/10.1142/S2382626615500057
Bonin, H. (2007). French banks in Hong Kong (1860s–1950s): Challengers to British banks?. Business History, 49(3), 337–360. https://doi.org/10.1080/00076790701248351
Boxiao Wang. (2024). The relationship between silver prices and consumer price index: Evidence on China market. Finance & Economics,2(9),1-5. https://doi.org/10.61173/0h79ca52
Cocco, L., Marchesi, M., & Tonelli, R. (2022). Bitcoin as safe haven during COVID-19 disease. Finance Research Letters, 46, 102455. https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102455
Cohen, G. (2022). Algorithmic trading and financial forecasting using advanced artificial intelligence methodologies. Mathematics, 10(18), 3302. https://doi.org/10.3390/math1018330
Corbet, S., Larkin, C., Lucey, B. M., Meegan, A., & Yarovaya, L. (2020). The impact of macroeconomic news on Bitcoin returns. European Journal of Finance, 26(15), 1396–1416. https://doi.org/10.1080/1351847X.2019.1704011
Drożdż, S., Kwapień, J., Oświęcimka, P., & Stanisz, T. (2020). Complexity in economic and social systems: Cryptocurrency market at around COVID-19. Entropy, 22(9), 1043. https://doi.org/10.3390/e22091043
Drożdż, S., Kwapień, J., Oświęcimka, P., Stanisz, T., & Wątorek, M. (2020). Complexity in economic and social systems: Cryptocurrency market at around COVID-19. Entropy, 22(9), 1043. https://doi.org/10.3390/e22091043
Ghosh, A. (2012). Operational risk management framework. In Editor Name (Ed.), Book title (pp. 387–408). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781119199250.ch22
Jain, D., & Mandot, N. (2012). Impact of demographic factors on investment decision of investors in Rajasthan. Researchers World, 3(2), 81–92.
Hawkes, A. (1971). Spectra of some self exciting and mutually exciting point processes. Biometrika, 58(1), 83–90. https://doi.org/10.1093/biomet/58.1.83
Khamis, M. S.,& Aassouli, D. (2023). The eligibility of green bonds as safe haven assets: A systematic review. Sustainability, 15(8), 6841. https://doi.org/10.3390/su15086841
Li, X. (2022). Dynamic changes in prices of gold and silver during Russia Ukraine conflict. BCP Business & Management, 31, 318–326. https://doi.org/10.54691/bcpbm.v31i.2646
Matha, R., & Raghavendra, S. (2022). Dynamic relationship between equity, bond, commodity, forex and foreign institutional investments: Evidence from India. Investment Management and Financial Innovations, 19(4), 1–15. https://doi.org/10.21511/imfi.19(4).2022.01
Patil, S., Poddar, P., & Vasava, P. (2016). Gold market analyzer using selection based algorithm. International Journal of Advanced Engineering Research and Science (IJAERS), 3(4),99-102.
Rakesh, H. (2014). A study on retail investors behavior. EXCEL International Journal of Multidisciplinary Management Studies, 4(4), 67–75. https://www.semanticscholar.org/paper/f742c1c0cc59ccde5a799778e79f9bffc763e91a
Sahadudheen, I., & Kumar, P. S. (2023). Time-varying relationship and volatility spillovers among oil, gold, forex and stock markets in Indian context: The juxtaposition of global economic crisis and COVID-19 pandemic. The Indian Economic Journal, 71(4), 748–767.
Sharma, P. (2014). Analysis of retail investors’ behaviour in mutual funds market in Rajasthan. Emerging Markets: Finance eJournal, https://www.semanticscholar.org/paper/ff6f8b4916db77425ae928ab7924d8dbf5a85fbb
Sornmayura, S. (2019). Robust FOREX trading with Deep Q Network (DQN). ABAC Journal, 39(1), 15–33.
Togba, E., & Ural, M. (2024). Volatility spillovers between financial asset and commodity prices: Evidence from Türkiye. Uluslararası Sosyal ve Ekonomik Çalışmalar Dergisi, 5(2),219- 234.
Xu, Y., Zhu, L., & Pinedo, M. (2020). Operational risk management: A stochastic control framework with preventive and corrective controls. Operations Research, 68(6), 1804–1825. https://doi.org/10.1287/opre.2020.1982
Yadav, M. P., Abedin, M. Z., Sinha, N., & Arya, V. (2023). Uncovering dynamic connectedness of artificial intelligence stocks with agri-commodity market in wake of COVID-19 and Russia-Ukraine invasion. Research in International Business and Finance, 67, 102146. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2023.102146
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
حقوق الطبع والنشر والترخيص
يحتفظ الباحثون بحقوق النشر دوما. ويتم ترخيص البحوث بموجب ترخيص Creative Commons CC BY 4.0 المفتوح، مما يعني أنه يجوز لأي شخص تنزيل البحث وقراءته مجانًا. كما يجوز إعادة استخدام البحث واقتباسه شريطة أن يتم الاستشهاد بالمصدر المنشور الأصلي. وتتيح هذه الشروط الاستخدام الأقصى لعمل الباحث وعرضه.


















