A Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity GARCH for Forecasting and Modeling Crude Oil Price Volatility
Notice bibliographique
Résumé
This current study explores the application of Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) models to forecast and model crude oil price volatility. Crude oil is a vital commodity whose price fluctuations significantly impact global economies, energy markets, and strategic decisions of both National Oil Companies (NOCs) and International Oil Corporations (IOCs). Using the GARCH(1,1) and GARCH(1,2) models, this study evaluates the effectiveness of these models in capturing the dynamic nature of oil price volatility. The findings indicate that while both models fit the data well, the GARCH(1,1) model is preferred due to its parsimonious nature and comparable forecast accuracy. Despite including an additional lag in the GARCH(1,2) model, it did not significantly outperform the GARCH(1,1) model in predictive performance. The study further analyzes the residuals and autocorrelation characteristics, highlighting the potential for model refinement. The study underscores the importance of selecting an appropriate model complexity, incorporating external factors, and exploring advanced methodologies to enhance forecast accuracy. These insights are critical for developing effective risk management strategies and informing policy decisions in volatile crude oil markets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».