Enhancing Forecast Accuracy for Damped Trend and Multiplicative Seasonality: A Hybrid Time-Series Framework with Simulation Study.

Forecasting time series characterized by a damped trend and multiplicative seasonality (DTMS) presents a significant challenge, as conventional models like ARIMA and ETS often fail to capture their complex, non-linear interactions. This study bridges this gap by developing and evaluating a novel hyb...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ

Հիմնական հեղինակներ:	Md. Kamrul Hasan, Amrin Binte Ahmed, K. M. Zahidul Islam, Rumana Rois
Ձևաչափ:	Online
Լեզու:	անգլերեն
Հրապարակվել է:	Journal of Science 2026
Խորագրեր:	Dhaka Stock Exchange, Damped trend and multiplicative seasonality, Hybrid machine learning, Low-volatility regime; Support Vector Regression.
Առցանց հասանելիություն:	http://journals.juniv.edu/index.php/jos/article/view/386
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!