Dergiler / EKOIST Journal of Econometrics and Statistics / 2026 / Issue: 24

DÜZGÜN GEÇİŞ OTOREGRESİF MODELLERİN BELİRLENMESİNE YÖNELİK MELEZ KODLAMALI GENETİK ALGORİTMA

HYBRID CODED GENETIC ALGORITHM TOWARDS DETERMINING SMOOTH TRANSITION AUTOREGRESSIVE MODELS

Serkan Taştan(CUMHURIYET UNIV)
Nilgün Çil(İstanbul Üniveristesi)
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2016-04-29
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sunulan yaklaşım ile referans modelden daha iyi uyuma sahip modeller elde edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makalede, düzgün geçiş otoregresif (STAR) modellerin belirlenmesi süreci bir optimizasyon problemi olarak genetik algoritmalar ile ele alınmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Genetik algoritma tabanlı yaklaşımın başarısı, geleneksel yöntemle belirlenen bir referans STAR modeli üzerinden değerlendirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Sunulan yaklaşım ile referans modelden daha iyi uyuma sahip modeller elde edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Smooth Transition Autoregressive · STAR · Genetic Algorithms

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.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Taştan, S., Çil, N. (2016). DÜZGÜN GEÇİŞ OTOREGRESİF MODELLERİN BELİRLENMESİNE YÖNELİK MELEZ KODLAMALI GENETİK ALGORİTMA. EKOIST Journal of Econometrics and Statistics, Issue: 24. https://ajindex.com/articles/1636342

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (2)

  1. Balcombe, K. G. (2005). Model Selection Using Information Criteria and Genetic Algorithms. Computational Economics, 25(3), 207-228.
  2. Baragona, R., Battaglia, F., & Cucina, D. (2004). Fitting piecewise linear threshold autoregressive models by means