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Erschienen in:

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Comparative Analysis of ARMA and GARMA Models in Forecasting

verfasst von : Thulasyammal Ramiah Pillai, Murali Sambasivan

Erschienen in: Advances in Time Series Analysis and Forecasting

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, two traditional Autoregressive Moving Average models and two different Generalised Autoregressive Moving Average models are considered to forecast financial time series. These time series models are fitted to the financial time series data namely Dow Jones Utilities Index data set, Daily Closing Value of the Dow Jones Average and Daily Returns of the Dow Jones Utilities Average Index. Three different estimation methods such as Hannan-Rissanen Algorithm, Whittle’s Estimation and Maximum Likelihood Estimation are used to estimate the parameters of the models. Point forecasts have been done and the performance of all the models and the estimation methods are discussed.

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Titel: Comparative Analysis of ARMA and GARMA Models in Forecasting
verfasst von: Thulasyammal Ramiah Pillai
Murali Sambasivan
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Advances in Time Series Analysis and Forecasting
Print ISBN: 978-3-319-55788-5

Electronic ISBN: 978-3-319-55789-2

Copyright-Jahr: 2017
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-55789-2_9

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Abstract

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