Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10419/37070
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dc.contributor.authorEl-Shagi, Makramen_US
dc.date.accessioned2010-03-19en_US
dc.date.accessioned2010-07-29T10:10:19Z-
dc.date.available2010-07-29T10:10:19Z-
dc.date.issued2010en_US
dc.identifier.piurn:nbn:de:101:1-2010031929-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10419/37070-
dc.description.abstractWe develop an evolutionary algorithm to estimate Threshold Vector Error Correction models (TVECM) with more than two cointegrated variables. Since disregarding a threshold in cointegration models renders standard approaches to the estimation of the cointegration vectors inefficient, TVECM necessitate a simultaneous estimation of the cointegration vector(s) and the threshold. As far as two cointegrated variables are considered this is commonly achieved by a grid search. However, grid search quickly becomes computationally unfeasible if more than two variables are cointegrated. Therefore, the likelihood function has to be maximized using heuristic approaches. Depending on the precise problem structure the evolutionary approach developed in the present paper for this purpose saves 90 to 99 per cent of the computation time of a grid search.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisher|aInstitut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) |cHalle (Saale)en_US
dc.relation.ispartofseries|aIWH Discussion Papers |x1/2010en_US
dc.subject.jelC61
dc.subject.jelC32
dc.subject.ddc330
dc.subject.keywordStrategyen_US
dc.subject.keywordGenetic Algorithmen_US
dc.subject.keywordTVECMen_US
dc.subject.keywordStrategieen_US
dc.subject.keywordGenetischer Algorithmusen_US
dc.subject.keywordVektorfehlerkorrekturmodelleen_US
dc.subject.stwFehlerkorrekturmodellen_US
dc.subject.stwEvolutionärer Algorithmusen_US
dc.subject.stwTheorieen_US
dc.titleAn Evolutionary Algorithm for the Estimation of Threshold Vector Error Correction Modelsen_US
dc.typeWorking Paperen_US
dc.identifier.ppn621643157en_US
dc.description.abstracttransIm vorliegenden Papier wird ein evolutionärer Algorithmus zur Schätzung von Threshold-Vektorfehlerkorrekturmodellen (TVECM) mit mehr als zwei kointegrierten Variablen entwickelt. Da die fehlende Berücksichtigung eines Schwellenwerts, bei dem sich die Anpassung an das langfristige Gleichgewicht verändert, in einem Kointegrationsmodell dazu führt, dass konventionelle Schätzer nicht länger effizient sind, muss dieser Schwellenwert simultan mit dem Kointegrationsvektor geschätzt werden. Solange nur zwei kointegrierte Variablen betrachtet werden, wird die Schätzung üblicherweise mittels einer Rastersuche vorgenommen. Eine solche Rastersuche ist allerdings, wenn mehr als zwei Variablen kointegriert sind, aufgrund des immensen Rechenaufwands meist undurchführbar. Die Likelihood-Funktion muss daher über heuristische Verfahren maximiert werden. Abhängig von der genauen Problemstruktur kann der zu diesem Zweck im vorliegenden Papier vorgeschlagene Algorithmus 90 bis 99 Prozent der Rechnerkapazität, die für eine Rastersuche notwendig wäre, sparen.en_US
dc.rightshttp://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungen-
dc.identifier.repecRePEc:zbw:iwhdps:iwh-1-10-

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