Forecasting model of air pollution index using generalized autoregressive conditional heteroskedasticity family (GARCH).
The Air Pollution Index (API) of Malaysia has increased consistently in recent decades, becoming a serious environment issue concern. In this paper, we analyzed daily integer value time series data for API in Sarawak from January to June in 2019 using generalized autoregressive conditional heteroske...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zamrus, Nurul Asyikin, Mohd Rodzhan, Mohd Hirzie, Mohamad, Nurul Najihah |
---|---|
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
UTM Press
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://irep.iium.edu.my/119183/17/119183_Forecasting%20model%20of%20air%20pollution%20index.pdf http://irep.iium.edu.my/119183/ https://mjfas.utm.my/index.php/mjfas/article/view/2279 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Comparing model of air pollution index using generalized autoregressive conditional heteroskedasticity family (GARCH)
بواسطة: Zamrus, Nurul Asyikin, وآخرون
منشور في: (2024) -
Comparing model of Air Pollution Index using Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Family (GARCH)
بواسطة: Mohd Hirzie, Mohd Rodzhan, وآخرون
منشور في: (2023) -
Pemodelan generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (Garch) dengan pendekatan kaedah bootstrap
بواسطة: Nur Amanina Zawali
منشور في: (2014) -
Forecasting of Electricity Demand in Malaysia with Seasonal Highly Volatile Characteristics using SARIMA–GARCH Model
بواسطة: Zaim, Syarranur, وآخرون
منشور في: (2023) -
Generalized Space-Time Autoregressive (GSTAR) for forecasting air pollutant index in Selangor
بواسطة: Nur Maisara Mohamed,, وآخرون
منشور في: (2023)