Genetik algoritma temelinde rejim değişikliği modellerinin belirlenmesi
Speci ? cation of regime-switching models on the basis of genetic algorithm
Yazar: SERKAN TAŞTAN
Danışman: DOÇ. DR. NİLGÜN ÇİL YAVUZ
Cumhuriyet Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Döviz kuru tahmini = Exchange rate forecasting ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Rejim değişikliği modelleri = Regime switching models ; STAR modelleri = Smooth Transition Autoregressive models ; TAR modeli = Treshold autoregression modelling ; Öngörü = Foresight

Özet:
Rejim değişikliği modellerinde doğrusal olmayan zaman serileri birden fazla alternatif doğrusal otoregresif model ile açıklanmaktadır. Bu bakımdan rejim değişikliği modelleri basit bir model biçimine sahip olsalar da söz konusu modeller belirlenirken tahmin edilmesi gereken birçok serbest parametre bulunmaktadır. Diğer taraftan model yapısını belirleyen yapısal parametrelerin bilinen sabit değerleri için rejim değişikliği modelleri otoregresif parametrelerde doğrusaldır. Bu yüzden en küçük kareler yöntemi ile kolaylıkla tahmin edilebilirler. Prensipte model yapısını belirlemekte kullanılan parametrelerin alabilecekleri değerlerin tüm olası kombinasyonları dikkate alınarak oluşturulan modellerden, bilgi kriteri yardımıyla en uygun olan seçilebilir. Bu düşünceden hareketle bu tezde rejim değişikliği modellerini belirleme süreci, kesikli argümanlardan oluşan bir amaç fonksiyonunun optimum değerinin bulunduğu bir optimizasyon problemi olarak düşünülmüş ve ilgili probleme, çözümlerinin kesikli ve çok geniş bir arama uzayı oluşturması nedeniyle bu tür optimizasyon problemlerinde etkinlikleri bilinen genetik algoritmalar ile çözüm aranmıştır. Önerilen yaklaşım simülasyon ve gerçek veriler ile değerlendirilerek, geleneksel yaklaşımlara alternatif olabileceği gösterilmiştir.

Abstract:
Non-linear time series is explained with several alternative linear autoregressive models in regime switching models. In this regard, even though the regime switching models have a simple model form there are many free parameters to estimate, when building the models in question. On the other hand, for the known fixed values of the structural parameters determining the model structure, the regime switching models are linear in the autoregressive parameters. Therefore they may be easily estimated by least squares. In principle, the fittest model may be chosen with aid of information criteria from the models created by considering all possible combinations of the values taken by the parameters which are used to determine the model structure. Following this idea, in this thesis the process of specification of the regime switching models were considered as an optimization problem, in which finding the optimal value of an object function that consist of the discrete arguments and hence the solutions form a discrete and wide search space, the related problem was solved with genetic algorithms known as efficient in such problems. It is shown that the proposed approach can be an alternative to the traditional approaches by evaluating it with simulation and real data.