The Possibility of Using Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity in Modeling CAC 40 Returns Under the Corona Pandemic

يهدف هذا المقال لدراسة إمكانية نمذجة التقلبات الحادة لعوائد مؤشر كاك CAC 40 ببورصة باريس، الناجمة عن جائحة كورونا كوفيد 19 باستعمال نماذج GARCH، وذلك من خلال 1328 مشاهدة يومية لعوائد المؤشر. توصلت الدراسة من خلال المفاضلة بين عدة نماذج إلى أن نموذج الانحدار الذاتي المشروط بعدم ثبات التباين قد نمذج سلسلة عوائد مؤشر كاك CAC 40 رغم التقلبات الحادة، حيث إن العوائد تتبع نموذج ARMA(1,1) ، بينما تتبع البواقي نموذج .GARCH(1,1) This article aims to study the possibility of modeling the sharp fluctuations in the returns of the CAC40 index on the Paris Stock Exchange, resulting from the Corona Covid-19 pandemic, using GARCH, through 1328 daily observations of the index return. The study concluded, through a comparison between several models, that the AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity may model the series of returns of the CAC 40 index despite the sharp fluctuations, as the returns follow the ARMA (1,1) model, while the rest follow the GARCH (1,1) model.