David Bouras
Lincoln University, Missouri, EEUU.

Reference: Received September 2015; Published December 2015.
ISSN 2174-3835  

Abstract

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%.

Resumen

Este documento pretende mejorar la precisión del pronóstico mediante la combinación de tres modelos de pronóstico individuales. Estos modelos incluyen: el Modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil (ARIMA), el Modelo Generalizado Autorregresivo Condicional Heterocedástico (GARCH) y el Modelo de Censo X 11. Aplicado a la producción pesquera costera marroquí, los resultados empíricos muestran que, en términos de capacidad predictiva, el modelo compuesto supera a los modelos de pronósticos individuales. Además, los resultados revelan que las ganancias de la exactitud del pronóstico que surgen de la combinación de las predicciones individuales varían desde casi el 8 % a más del 95 %..

Key words: forecasting, composite model, fish production,

Jel Codes: C53, C59, Q22.

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