Documento de Trabajo N°10: Optimization Using Genetic Algorithms: An Application to the Real Business Cycle Model
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Documento de Trabajo N°10: Optimization Using Genetic Algorithms: An Application to the Real Business Cycle Model
Autor: Christian Johnson
Descripción
Este artículo utiliza algoritmos genéticos (GAs) para encontrar los valores de los parámetros en la solución del modelo de Ciclos Reales. Para generar las funciones de política de los agentes, aproximamos las expectativas condicionales de la ecuación de Euler usando una función polinomial exponencial, basado en el método de Marcet (1991). La ambigüedad en la selección de los valores iniciales para el algoritmo propuesto permite la aplicación de GAs para mejorar las simulaciones
Documento de Trabajo N°10: Optimization Using Genetic Algorithms: An Application to the Real Business Cycle Model
Recuadros y gráficos
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