ScholarGate
সহকারী

পদ্ধতির তুলনা করুন

নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) মডেল×DCC-GARCH (Dynamic Conditional Correlation)×
ক্ষেত্রঅর্থমিতিঅর্থায়ন
পরিবারRegression modelRegression model
উদ্ভবের বছর20152002
প্রবর্তকBox & Jenkins (Box-Jenkins methodology)Robert F. Engle
ধরনUnivariate time-series modelMultivariate volatility model
মৌলিক উৎসBox, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350. DOI ↗
অপর নামBox-Jenkins model, ARIMA(p,d,q), ARIMA Modelidynamic conditional correlation, Engle DCC, multivariate GARCH, DCC-GARCH — Dinamik Koşullu Korelasyon
সম্পর্কিত55
সারসংক্ষেপARIMA is a univariate time-series forecasting model that combines autoregressive, integrated (differencing), and moving-average components to predict a single continuous series from its own past. It is the centrepiece of the Box-Jenkins methodology set out in Box, Jenkins, Reinsel & Ljung's Time Series Analysis (5th ed., 2015).DCC-GARCH is Engle's (2002) multivariate volatility model that lets the correlations between several assets change over time. A separate univariate GARCH model is fitted to each series, and then the dynamic correlation matrix is estimated in a second, separate step.
ScholarGateডেটাসেট
  1. v1
  2. 1 উৎস
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 উৎস
  3. PUBLISHED

অনুসন্ধানে যান স্লাইড ডাউনলোড করুন

ScholarGateপদ্ধতির তুলনা করুন: ARIMA · DCC-GARCH. 2026-06-19 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/compare