A Genetic Algorithm Approach To Parameter Estimation In Nonlinear Econometric Models
Journal Name:
- Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author |
|---|---|
Abstract (2. Language):
Genetic algorithm (GA) is a method based on the principle of evolution theory. It
is widely used in stochastic optimization applications. In recent years, genetic algorithms have
frequently been used in economics. The purpose of this study is to show that GA is not only
used in solving optimization problems but also used as an alternative method in parameter
estimation in solving nonlinear econometric models. By using a nonlinear trend model of the
Turkish Statistical Institute’s monthly CPI data for the period 1990.01 and 2000.10, we first
estimated the parameter of an econometric model which is not linear in its parameters, and
then we used GA method for parameter estimation of the same model. The results obtained
from two methods are compared.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Genetik algoritma (GA) evrim teorisi prensibi temelinde gelistirilmis bir yöntemdir. Bu
metot stokastik optimizasyon uygulamalarında yaygın biçimde kullanılmaktadır. Genetik
algoritmalar son yıllarda ekonomide de yaygın biçimde kullanılmaya baslandı. Bu çalısmanın
amacı GA’nın yalnızca optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmadığını, ama doğrusal
olmayan ekonometrik modellerin çözümünde parametre tahmininde kullanılan alternatif bir
metot olduğunu da göstermektir. Biz önce 1990.01 ve 2000.10 dönemi için Türkiye Đstatistik
Kurumunun aylık TÜFE verilerinin doğrusal olmayan bir trend modelini kullanarak,
parametrelinde doğrusal olmayan bir ekonometrik modelin parametrelerini tahmin ettik, daha
sonra aynı modelin parametrelerini GA’yı kullanarak tahmin ettik. Sonuç olarak iki modelden
elde edilen sonuçları karsılastırdık.
FULL TEXT (PDF):
- 20
67-76