Bu makalede, düzgün geçiş otoregresif (STAR) modellerin belirlenmesi süreci bir optimizasyon problemi olarak genetik algoritmalar ile ele alınmıştır. Bu bağlamda melez kodlamalı bir genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritma tabanlı yaklaşımın başarısı, geleneksel yöntemle belirlenen bir referans STAR modeli üzerinden değerlendirilmiştir. Sunulan yaklaşım ile referans modelden daha iyi uyuma sahip modeller elde edilmiştir.

In this paper, the specification of the smooth transition autoregressive (STAR) models as an optimization problem has been handled with genetic algorithms. In this context a hybrid-coded genetic algorithm is used. The success of the genetic algorithm based approach is evaluated via a benchmark STAR model determined by conventional method. Better-fitted models than the benchmark model are obtained with the proposed approach.