Quantification of survey expectations by means of symbolic regression via genetic programming to estimate economic growth in central and eastern european economies

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Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/90011

Título:	Quantification of survey expectations by means of symbolic regression via genetic programming to estimate economic growth in central and eastern european economies
Autor/a:	Claveria, Oscar; Monte Moreno, Enrique; Torra Porras, Salvador
Otros autores:	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions; Universitat Politècnica de Catalunya. VEU - Grup de Tractament de la Parla
Abstract:	Tendency surveys are the main source of agents' expectations. This study has a twofold aim. First, it proposes a new method to quantify survey-based expectations by means of symbolic regression (SR) via genetic programming. Second, it combines the main SR-generated indicators to estimate the evolution of GDP, obtaining the best results for the Czech Republic and Hungary. Finally, it assesses the impact of the 2008 financial crisis, finding that the capacity of agents' expectations to anticipate economic growth in most Central and Eastern European economies improved after the crisis.
Abstract:	Peer Reviewed
Materia(s):	-Àrees temàtiques de la UPC::Economia i organització d'empreses::Macroeconomia -Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Programació -Economic forecasting -- Europe, Eastern -Genetic programming (Computer science) -Economic climate indicators -Evolutionary algorithms -Forecasting -Genetic programming -Symbolic regression -Survey-based expectations -Tendency surveys -Qualitative survey data -Carlson-parkin method -Business survey data -Quantifying survey expectations -Level survey data -Inflation-expectations -Macroeconomic forecasts -Price expectations -Financial crisis -Consumer surveys -Previsió econòmica -- Europa de l'Est -Programació genètica (Informàtica)
Derechos:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
Tipo de documento:	Artículo - Versión presentada Artículo
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