Synopsis
Ce livre aide à rechercher un modèle approprié pour la série de données de volume quotidien de la Bourse de Dhaka (DSE) et à prévoir le futur plan. La méthode ML - ARCH (Marquardt) a été utilisée pour construire les modèles pour la série de données de volume en utilisant le logiciel statistique Eviews verson-5. Tout d'abord, nous avons installé un modèle ARIMA et observé qu'il y avait des transactions hétéroskewdastiques présentes. Ensuite, nous avons utilisé différents modèles de volatilité de classe ARCH, mais l'un d'entre eux nous avons utilisé le choc d'intervention et sélectionné le modèle ARIMA avec EGARCH. Nos résultats ont établi que le modèle ARIMA avec EGARCH comprend une faible variance résiduelle et une faible erreur de prévision pour les données de volume. Ainsi, le concept de modélisation utilisé dans cet article serait utile pour les investisseurs ou les chercheurs pour résoudre la valeur future du volume des actions.
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Volatility Analysis and Forecasting Volume Data of DSE
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LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2015, 2015
ISBN 10 : 3659683663
ISBN 13 : 9783659683664
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book helps to search a suitable model for the daily volume data series of Dhaka Stock Exchange (DSE) and to forecast the future outline. ML - ARCH (Marquardt) method has been used to build up the models for the volume data series by using statistical software's Eviews verson-5. Firstly, we fitted an ARIMA model and observed that there were present heteroskewdastic transactions. Then, we used different ARCH class volatility models but one of them we used intervention shock and selected the ARIMA with EGARCH model. Our findings established that ARIMA with EGARCH model comprises low residual variance and low forecast error for volume data and thus, the modeling concept used in this paper would be useful for the investors or researchers to resolve the future value of share volume. 176 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659683664
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Hossain AhammadAhammad Hossain,Lecturer, Department of Natural Science, Varendra University, Rajshahi, Bangladesh.Educational Background:M.Sc. in Statistics, University of Rajshahi, Rajshahi, BangladeshThis book helps to search a. N° de réf. du vendeur 158223948
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Taschenbuch. Etat : Neu. Volatility Analysis and Forecasting Volume Data of DSE | Ahammad Hossain (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2015 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659683664 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 113180100
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book helps to search a suitable model for the daily volume data series of Dhaka Stock Exchange (DSE) and to forecast the future outline. ML - ARCH (Marquardt) method has been used to build up the models for the volume data series by using statistical software's Eviews verson-5. Firstly, we fitted an ARIMA model and observed that there were present heteroskewdastic transactions. Then, we used different ARCH class volatility models but one of them we used intervention shock and selected the ARIMA with EGARCH model. Our findings established that ARIMA with EGARCH model comprises low residual variance and low forecast error for volume data and thus, the modeling concept used in this paper would be useful for the investors or researchers to resolve the future value of share volume.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 176 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659683664
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book helps to search a suitable model for the daily volume data series of Dhaka Stock Exchange (DSE) and to forecast the future outline. ML - ARCH (Marquardt) method has been used to build up the models for the volume data series by using statistical software's Eviews verson-5. Firstly, we fitted an ARIMA model and observed that there were present heteroskewdastic transactions. Then, we used different ARCH class volatility models but one of them we used intervention shock and selected the ARIMA with EGARCH model. Our findings established that ARIMA with EGARCH model comprises low residual variance and low forecast error for volume data and thus, the modeling concept used in this paper would be useful for the investors or researchers to resolve the future value of share volume. N° de réf. du vendeur 9783659683664
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