Dergiler / EKOIST Journal of Econometrics and Statistics / 2016 / Sayı 24 (2016)

DÜZGÜN GEÇİŞ OTOREGRESİF MODELLERİN BELİRLENMESİNE YÖNELİK MELEZ KODLAMALI GENETİK ALGORİTMA

HYBRID CODED GENETIC ALGORITHM TOWARDS DETERMINING SMOOTH TRANSITION AUTOREGRESSIVE MODELS

Sayfa
10–29
DOI
—

Özet

Bu makalede, düzgün geçiş otoregresif (STAR) modellerin belirlenmesi süreci bir optimizasyon problemi olarak genetik algoritmalar ile ele alınmıştır. Bu bağlamda melez kodlamalı bir genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritma tabanlı yaklaşımın başarısı, geleneksel yöntemle belirlenen bir referans STAR modeli üzerinden değerlendirilmiştir. Sunulan yaklaşım ile referans modelden daha iyi uyuma sahip modeller elde edilmiştir.

Abstract

In this paper, the specification of the smooth transition autoregressive (STAR) models as an optimization problem has been handled with genetic algorithms. In this context a hybrid-coded genetic algorithm is used. The success of the genetic algorithm based approach is evaluated via a benchmark STAR model determined by conventional method. Better-fitted models than the benchmark model are obtained with the proposed approach.

Anahtar kelimeler: Düzgün Geçiş Otoregresif, STAR, Genetik Algoritma, Model Belirleme