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Combining forecasts to enhance fish production prediction: The case of coastal fish production in Morocco

机译:结合预测以提高鱼类产量预测:摩洛哥沿海鱼类生产的情况

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摘要

This paper seeks to enhance forecast accuracy by combining three individual forecasting models. These models include: the Autoregressive Integrated Moving Average model (ARIMA), the Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic model (GARCH), and the Census X11 model. Applied to the Moroccan coastal fish production, the empirical results show that in terms of predictive ability the composite model outperforms the individual forecasting models. In addition, the results reveal that the forecast accuracy gains arising from combining the individual forecasts range from nearly 8% to over 95%.
机译:本文力求通过结合三个单独的预测模型来提高预测准确性。这些模型包括:自回归综合移动平均模型(ARIMA),广义自回归条件异方差模型(GARCH)和人口普查X11模型。实证结果应用于摩洛哥沿海鱼类生产,结果表明,在预测能力方面,复合模型优于单个预测模型。此外,结果表明,将各个预测合并可以使预测准确性提高近8%到95%以上。

著录项

  • 作者

    Bouras David;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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