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Provedor de dados:  AgEcon
País:  United States
Título:  Forecasting Agricultural Commodity Prices with Asymmetric-Error GARCH Models
Autores:  Ramirez, Octavio A.
Fadiga, Mohamadou L.
Data:  2006-09-21
Ano:  2003
Palavras-chave:  GARCH
Nonnormality
Skewness
Time-series forecasting
U.S. commodity prices
Demand and Price Analysis
Resumo:  The performance of a proposed asymmetric-error GARCH model is evaluated in comparison to the normal-error- and Student-t-GARCH models through three applications involving forecasts of U.S. soybean, sorghum, and wheat prices. The applications illustrate the relative advantages of the proposed model specification when the error term is asymmetrically distributed, and provide improved probabilistic forecasts for the prices of these commodities.
Tipo:  Journal Article
Idioma:  Inglês
Identificador:  23723

http://purl.umn.edu/30714
Editor:  AgEcon Search
Relação:  Journal of Agricultural and Resource Economics>Volume 28, Number 01, April 2003
Formato:  15

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