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Genetic algorithms: a tool for optimization in econometrics - basic concept and an example for empirical applications

机译:遗传算法:计量经济学中的优化工具 - 基本概念和经验应用的一个例子

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摘要

This paper discusses a tool for optimization of econometric models based on genetic algorithms. First, we briefly describe the concept of this optimization technique. Then, we explain the design of a specifically developed algorithm and apply it to a difficult econometric problem, the semiparametric estimation of a censored regression model. We carry out some Monte Carlo simulations and compare the genetic algorithm with another technique, the iterative linear programming algorithm, to run the censored least absolute deviation estimator. It turns out that both algorithms lead to similar results in this case, but that the proposed method is computationally more stable than its competitor.
机译:本文讨论了一种基于遗传算法的计量经济模型优化工具。首先,我们简要描述此优化技术的概念。然后,我们解释专门开发的算法的设计,并将其应用于困难的计量经济学问题,即审查回归模型的半参数估计。我们进行了一些蒙特卡洛模拟,并将遗传算法与另一种技术(迭代线性规划算法)进行比较,以运行经审查的最小绝对偏差估计器。事实证明,在这种情况下,两种算法都得出相似的结果,但是所提出的方法在计算上比其竞争对手更稳定。

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