SWGARCH : an enhanced GARCH model for time series forecasting
Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) is one of most popular models for time series forecasting. The GARCH model uses the long run variance as one of the weights. Historical data is used to calculate the long run variance because it is assumed that the variance of a long...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Shbier, Mohammed Z. D |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | eng eng |
منشور في: |
2017
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://etd.uum.edu.my/6808/1/s91141_01.pdf https://etd.uum.edu.my/6808/2/s91141_02.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Error magnitude and directional accuracy for time series forecasting evaluation
بواسطة: Nor, Maria Elena
منشور في: (2014) -
Forecasting pelagic fish in Malaysia using ets state space approach
بواسطة: Bako, Hadiza Yakubu
منشور في: (2014) -
An enhanced Bayesian Network prediction model for football matches based on player performance
بواسطة: Razali, Muhammad Nazim
منشور في: (2017) -
Parametric mixture model of three components for modelling heterogeneos survival data
بواسطة: Mohammed, Yusuf Abbakar
منشور في: (2015) -
Pembentukan Model Stokastik Box-Jenkins dan Aplikasi dalam Industri Utiliti
بواسطة: Syariza, Abdul Rahman
منشور في: (2003)