Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/37070 
Kompletter Metadatensatz
DublinCore-FeldWertSprache
dc.contributor.authorEl-Shagi, Makramen
dc.date.accessioned2010-03-19-
dc.date.accessioned2010-07-29T10:10:19Z-
dc.date.available2010-07-29T10:10:19Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.piurn:nbn:de:101:1-2010031929en
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
dc.language.isoengen
dc.publisher|aLeibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) |cHalle (Saale)en
dc.relation.ispartofseries|aIWH Discussion Papers |x1/2010en
dc.subject.jelC61en
dc.subject.jelC32en
dc.subject.ddc330en
dc.subject.keywordStrategyen
dc.subject.keywordGenetic Algorithmen
dc.subject.keywordTVECMen
dc.subject.keywordStrategieen
dc.subject.keywordGenetischer Algorithmusen
dc.subject.keywordVektorfehlerkorrekturmodelleen
dc.subject.stwFehlerkorrekturmodellen
dc.subject.stwEvolutionärer Algorithmusen
dc.subject.stwTheorieen
dc.titleAn Evolutionary Algorithm for the Estimation of Threshold Vector Error Correction Models-
dc.typeWorking Paperen
dc.identifier.ppn621643157en
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
dc.rightshttp://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungenen
dc.identifier.repecRePEc:zbw:iwhdps:iwh-1-10en

Datei(en):
Datei
Größe
664.14 kB





Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.