Abstrakt. Makroekonomiska modeller beskriver dynamiken i de ekonomiska kvantiteterna. De uppskattningar och prognoser som dessa modeller ger upphov till spelar en viktig roll för finansiella och politiska beslut. I detta bidrag beskriver vi ett tillvägagångssätt baserat på genetisk programmering och symbolisk regression för att identifiera variabla interaktioner i stora datauppsättningar. I den föreslagna metoden utförs flera symboliska regressionskörningar för varje variabel i datauppsättningen för att hitta potentiellt intressanta modeller. Resultatet är ett variabelt interaktionsnätverk som beskriver vilka variabler som är mest relevanta för approximationen av varje variabel i datasetet. Detta tillvägagångssätt tillämpas på makroekonomiska uppgifter med månatliga observationer av viktiga ekonomiska indikatorer för att identifiera potentiellt intressanta beroenden av dessa indikatorer. Det resulterande nätverket av makroekonomiska indikatorer diskuteras kortfattat och två av de identifierade modellerna presenteras i detalj. De två modellerna approximerar den hjälp som önskas index och KPI-inflationen i USA.
I REF, flera genetiska programmering baserade symboliska regressionskörningar utförs för varje variabel separat och ett variabelt interaktionsnätverk byggs genom att identifiera de mest relevanta variablerna för en given målvariabel i termer av en I detta avsnitt, presenterar vi tre metoder för att automatiskt extrahera hierarkiska relationer i multivariata data.
Macro-Economic Time Series Modeling and Interaction Networks
{'venue': 'Applications of Evolutionary Computation, LNCS 6625 (Springer Berlin Heidelberg), pp. 101-110 (2011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}