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Forecasting Agricultural Commodity Prices with Asymmetric-Error GARCH Models 31
Ramirez, Octavio A.; Fadiga, Mohamadou L..
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 Palavras-chave: GARCH; Nonnormality; Skewness; Time-series forecasting; U.S. commodity prices; Demand and Price Analysis.
Ano: 2003 URL: http://purl.umn.edu/30714
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