Zobrazeno 1 - 10
of 158
pro vyhledávání: '"GARMA"'
Publikováno v:
Modelling, Vol 5, Iss 2, Pp 585-599 (2024)
The aim of this paper is to assess the significant impact of using quantile analysis in multiple fields of scientific research . Here, we focus on estimating conditional quantile functions when the errors follow a GARMA (Generalized Auto-Regressive M
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e4b5db115bcc4ef29e97ca8227016a6b
Publikováno v:
Semina: Ciências Exatas e Tecnológicas, Vol 45 (2024)
Many studies have used extensions of ARMA models for the analysis of non-Gaussian time series. One of them is the Generalized Autoregressive Moving Average, GARMA, enabling the modeling of count time series with distributions such as Poisson. The GAR
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b4b525ba5dcf4e44a926016f0d44c2a0
Publikováno v:
Commodities, Vol 2, Iss 4, Pp 398-416 (2023)
This study analyses a series of live cattle spot and futures prices from the Boi Gordo Index (BGI) in Brazil. The objective is to develop a model that best portrays this commodity’s behaviour to estimate futures prices more accurately. The database
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ff55796633584e80a89a62b95313926f
Publikováno v:
Mathematics, Vol 12, Iss 11, p 1629 (2024)
The Gegenbauer autoregressive moving-average (GARMA) model is pivotal for addressing non-additivity, non-normality, and heteroscedasticity in real-world time-series data. While primarily recognized for its efficacy in various domains, including the h
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ff30e89d406f4ee18a1e1646151a920d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Gumgum Darmawan, Dedi Rosadi, Budi Nurani Ruchjana, Resa Septiani Pontoh, Asrirawan Asrirawan, Wirawan Setialaksana
Publikováno v:
Media Statistika, Vol 15, Iss 1, Pp 83-93 (2022)
In this study, Covid-19 modeling in Indonesia is carried out using a time series model. The time series model used is the time series model for discrete data. These models consist of Feedforward Neural Network (FFNN), Error, Trend, and Seasonal (ETS)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5eb3a26259854ae1881b8ea2429c5ede
Autor:
David Edmund Allen, Shelton Peiris
Publikováno v:
Risks, Vol 11, Iss 10, p 179 (2023)
This paper features an analysis of the relative effectiveness, in terms of the Adjusted R-Square, of a variety of methods of modelling realized volatility (RV), namely the use of Gegenbauer processes in Auto-Regressive Moving Average format, GARMA, a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/eb364ac727f6431cb65962ecd7095feb
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.