SavedAdd your journal

Journals / İstanbul İktisat Dergisi / 2026 / Volume: 57 Issue: 1

DURAĞAN ZAMAN SERİLERİNDE UYGUN ARMA MODELİNİN GENETİK ALGORİTMALAR İLE BULUNMASI VE İMKB VERİLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Mehmet Satman
Pages
—
Publication Date
2012-01-26
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Yöntemi uygulamak için Eviews 5.0 'da bir program yazılmış ve İMKB endeks verilerine uygulanmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Genetik ve doğal, seçilim ilkesini büyük ölçüde taklit eden genetik algoritmalar, optimizasyon süreçlerinde ve hesaplama yükünün çok fazla olduğu durumlarda başarıyla uygulanma potansiyeline sahiptir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada uygun ARMA modelinin seçiminde ancak tüm mümkün regresyonların taratılmasıyla elde edilebilecek sonuçlara yakın bir sonucun genetik algoritmalar ile bulunması olanakları sunulmuştur.
💡
Conclusion & Impact:Yöntemi uygulamak için Eviews 5.0 'da bir program yazılmış ve İMKB endeks verilerine uygulanmıştır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Genel algoritmalar · değişken seçme · ARMA modelleri

Özet

Genetik ve doğal, seçilim ilkesini büyük ölçüde taklit eden genetik algoritmalar, optimizasyon süreçlerinde ve hesaplama yükünün çok fazla olduğu durumlarda başarıyla uygulanma potansiyeline sahiptir. Bu çalışmada uygun ARMA modelinin seçiminde ancak tüm mümkün regresyonların taratılmasıyla elde edilebilecek sonuçlara yakın bir sonucun genetik algoritmalar ile bulunması olanakları sunulmuştur. Yöntemi uygulamak için Eviews 5.0 'da bir program yazılmış ve İMKB endeks verilerine uygulanmıştır.

🔖

Cite This Article

Satman, M. (2012). DURAĞAN ZAMAN SERİLERİNDE UYGUN ARMA MODELİNİN GENETİK ALGORİTMALAR İLE BULUNMASI VE İMKB VERİLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. İstanbul İktisat Dergisi, Volume: 57 Issue: 1. https://ajindex.com/articles/1257099

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Back, T., Fogcl, D. B., Michalewiez, Z. (2000): Evolutionary Computation 2 - Advanced algorithms and Operators, Institute of Physics Publishing, Bristol and Philadelphia.
  2. Balcombe, K. G. (2005): "Model Selection Using Information Criteria and Genetic Algorithms", Computational Economics, 25, p. 207-228.
  3. Dawid, H. (1999): Adaptive Learning by Genetic Algorithms - Analytical Results and Applications to Economic Models, Springer, New York.
  4. Hashemİnia, H., Niaki, S. T. A. (2006): "A genetic algorithm approach to find the best regression/econometric model among the candidates", Applied Mathematics and Computation, 183, p. 337-349.
  5. Haupt, R. L., Haupt, S. E. (2004): Practical Genetic Algorithms, Second Edition, John Wiley & Sons Inc., Canada.
  6. Holland, J. H. (1975): Adaptation İn Natural and Artificial Systems, University of Michigan Press. (Second Edition: M I T Press, 1992).
  7. Mitchell, M. (1999), A n Introduction to Genetic Algorithms, M I T Press. 1999. England.
  8. Ong, C. S., Huang, J.İ., Tzeng, G. H. (2005): "Model identification oF A R I M A family using genetic algorithms", Applied Mathematics and Computation, 164, p. 885-912.
  9. Back, T., Fogcl, D. B., Michalewiez, Z. (2000): Evolutionary Computation 2 - Advanced algorithms and Operators, Institute of Physics Publishing, Bristol and Philadelphia.
  10. Balcombe, K. G. (2005): "Model Selection Using Information Criteria and Genetic Algorithms", Computational Economics, 25, p. 207-228.
  11. Dawid, H. (1999): Adaptive Learning by Genetic Algorithms - Analytical Results and Applications to Economic Models, Springer, New York.
  12. Hashemİnia, H., Niaki, S. T. A. (2006): "A genetic algorithm approach to find the best regression/econometric model among the candidates", Applied Mathematics and Computation, 183, p. 337-349.
  13. Haupt, R. L., Haupt, S. E. (2004): Practical Genetic Algorithms, Second Edition, John Wiley & Sons Inc., Canada.
  14. Holland, J. H. (1975): Adaptation İn Natural and Artificial Systems, University of Michigan Press. (Second Edition: M I T Press, 1992).
  15. Ong, C. S., Huang, J.İ., Tzeng, G. H. (2005): "Model identification oF A R I M A family using genetic algorithms", Applied Mathematics and Computation, 164, p. 885-912.