Domingo Giménez Cánovas , José J. López Espín
En el presente trabajo se estudia como obtener un Modelo de Ecuaciones Simultaneas (MES) a partir de un conjunto de datos de variables. La idea es desarrollar un algoritmo el cual encuentre el mejor MES posible segun un criterio de comparacion de modelos. El problema es que el espacio de posibles soluciones es inmenso, lo que hace inviable la comparacion de todos los posibles MES, por lo que un algoritmo de busqueda exhaustiva no es e ciente. Este trabajo analiza un algoritmo genetico para la busqueda del mejor MES a partir de los datos de las variables.
La comparacion de modelos se realiza mediante los parametros AIC y BIC en su version multivariante desarrollada para MES.
En el trabajo se desarrollan diferentes experimentos con el n de estudiar los diferentes parametros del algoritmo y hacerlo lo mas e ciente posible. Tambien se estudia una version paralela en memoria compartida, y se muestran diferentes resultados experimentales como la comparacion entre AIC y BIC.
© 2008-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados