A Hybrid Model for Improving Malaysian Gold Forecast Accuracy
A hybrid model has been considered an effective way to improve forecast accuracy. This paper proposes the hybrid model of the linear autoregressive moving average (ARIMA) and the non-linear generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) in modeling and forecasting. Malaysian gold...
Những tác giả chính: | Maizah Hura, Ahmad, Pung, Yean Ping, Siti Roslindar, Yaziz, Nor Hamizah, Miswan |
---|---|
Định dạng: | Bài viết |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
Hikari Ltd
2014
|
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://umpir.ump.edu.my/id/eprint/7489/1/A_Hybrid_Model_for_Improving_Malaysian_Gold_Forecast_Accuracy.pdf |
Những quyển sách tương tự
-
Forecasting Malaysian Gold Using a Hybrid of ARIMA and GJR-GARCH Models
Bằng: Siti Roslindar, Yaziz, et al.
Được phát hành: (2015) -
Determination of sample size for higher volatile data using new framework of hybrid Box-Jenkins - GARCH: a case study on gold price
Bằng: Siti Roslindar, Yaziz, et al.
Được phát hành: (2017) -
Innovations in the ARIMA - GARCH Modeling in Forecasting Gold Price
Bằng: Siti Roslindar, Yaziz, et al.
Được phát hành: (2014) -
Determination of Sample Size for Higher Volatile Data Using New Framework of Box-Jenkins Model With GARCH: A Case Study on Gold Price
Bằng: Siti Roslindar, Yaziz, et al.
Được phát hành: (2017) -
Modelling gold price using ARIMA-TGARCH
Bằng: Siti Roslindar, Yaziz, et al.
Được phát hành: (2016)