Modeling the Error Term by Moving Average and Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Processes
This study has been able to reveal that the Combine White Noise model outperforms the existing Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) and Moving Average (MA) models in modeling the errors, that exhibits conditional heteroscedasticity and leverage effect. MA process cannot...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Agboluaje, Ayodele Abraham, Ismail, Suzilah, Chee Yin, Yip |
---|---|
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
Science Publications
2015
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://repo.uum.edu.my/id/eprint/30981/1/AJAS%2012%2011%202015%20896-901.pdf https://doi.org/10.3844/ajassp.2015.896.901 https://repo.uum.edu.my/id/eprint/30981/ https://thescipub.com/abstract/10.3844/ajassp.2015.896.901 https://doi.org/10.3844/ajassp.2015.896.901 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Modeling the heteroscedasticity in data distribution
بواسطة: Agboluaje, Ayodele Abraham, وآخرون
منشور في: (2016) -
Modelling the Error Term of Australia Gross Domestic
Product
بواسطة: Agboluaje, Ayodele Abraham, وآخرون
منشور في: (2016) -
Comparing vector autoregressive (VAR) estimation with combine white noise (CWN) estimation
بواسطة: Agboluaje, Ayodele Abraham, وآخرون
منشور في: (2016) -
Modeling the error term of regression by combine white noise
بواسطة: Agboluaje, Ayodele Abraham, وآخرون
منشور في: (2016) -
Modeling the asymmetric in conditional variance
بواسطة: Agboluaje, Ayodele Abraham, وآخرون
منشور في: (2016)