DÜZGÜN GEÇİŞ OTOREGRESİF MODELLERİN BELİRLENMESİNE YÖNELİK MELEZ KODLAMALI GENETİK ALGORİTMA

Serkan TAŞTAN; Nilgün ÇİL

Makale detayları

DÜZGÜN GEÇİŞ OTOREGRESİF MODELLERİN BELİRLENMESİNE YÖNELİK MELEZ KODLAMALI GENETİK ALGORİTMA

Yazarlar:

Serkan TAŞTAN | Nilgün ÇİL

Yayıncı:

Istanbul University

Ana Başlıklar:

Sosyoloji & antropoloji

Dergi:

Istanbul University Econometrics and Statistics e-Journal 2016 Issue 24, pp.10-29

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2016

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000405411

eISSN:

2651-396X

Özet:

 


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 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.

.

Makale detayları

DÜZGÜN GEÇİŞ OTOREGRESİF MODELLERİN BELİRLENMESİNE YÖNELİK MELEZ KODLAMALI GENETİK ALGORİTMA

Yazarlar: Serkan TAŞTAN | Nilgün ÇİL

Yayıncı: Istanbul University

Ana Başlıklar: Sosyoloji & antropoloji

Dergi: Istanbul University Econometrics and Statistics e-Journal 2016 Issue 24, pp.10-29

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 4/2016

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000405411

eISSN: 2651-396X

Sayı

Yazarlar:

Serkan TAŞTAN | Nilgün ÇİL

Yayıncı:

Istanbul University

Ana Başlıklar:

Sosyoloji & antropoloji

Dergi:

Istanbul University Econometrics and Statistics e-Journal 2016 Issue 24, pp.10-29

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2016

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000405411

eISSN:

2651-396X