|
|
Logistická regrese s aplikacemi ve finančním sektoru
Bílková, Kristýna ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Pešta, Michal (oponent)
V práci je popsán model binární logistické regrese. Jeho parametry jsou odhadnuty metodou maximální věrohodnosti. Pro numerické vyčíslení těchto odhadů je použit Newtonův-Raphsonův algoritmus. Pro měření statistické významnosti parametrů modelu jsou definovány některé statistiky. Dále je popsána konstrukce modelu iterační metodou. Pro posouzení kvality modelu jsou definovány testy dobré shody Pearsonův Chí Kvadrát test a Hosmerův-Lemeshowův test. Diverzifikační schopnost modelu je ilustrována pomocí Lorenzovy křivky a kvantifikována Giniho koeficientem, Kolmogorovovou-Smirnovovou statistikou a zobecněným koeficientem determinace. Teoretické poznatky jsou aplikovány na data z oblasti pojišťovnictví.
|
|
|
Granular loss models in reserving
Bílková, Kristýna ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Mazurová, Lucie (oponent)
Většina metod pro odhad rezerv na pojistná plnění používá data agregovaná do vývojových trojúhelníků, díky čemuž velké množství informací, které má pojišťovna k dispozici, zůstává nevyužito. Tato práce předkládá přístup využívající granulární informace o jednotlivých škodách neseskupených do troj- úhelníků. Je zde vytvořen statistický model vývoje škod, který může být dále využit pro odhady rezerv na pojistná plnění. Tento model se skládá z čítacího procesu, kterým se řídí doby nastání pojistných událostí, rozdělení doby mezi nastáním a nahlášením pojistné události a rozdělení výše škod. Je zde představeno několik vhodných rozdělení a metody pro odhad jejich parametrů. Teoretický aparát je aplikován na reálná data. Práce se dále zabývá srovnáním odhadu IBNR rezervy pomocí granulární metody a standartní metody Chain ladder. Toto srovnání je provedeno jak na reálných, tak i na uměle nasimulovaných datech. Pro data použitá v této práci se větší komplexnost a nároky na přesnost dat ukazují být ve prospěch lepší přesnosti odhadů a univerzálnosti. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Nová evropská regulace ochrany osobních údajů v praxi obchodní společnosti
Bílková, Kristýna
Diplomová práce se zabývá tématikou ochrany osobních údajů, tedy dat, jejichž bezpečnost se vzhledem k rozmachu kyberprostoru bezprostředně týká každého z nás. Literární rešerše objasňuje některé základní pojmy stávajícího zákona, kte-rý problematiku ochrany osobních údajů upravuje. Zvláštní pozornost je věnová-na zejména nové rezoluci Evropského parlamentu, jíž je Obecné nařízení o ochra-ně osobních údajů (GDPR). Vlastní práce je zaměřena na aplikaci poznatků z teoretické části na konkrétní ob-chodní společnost. Uvedený subjekt zpracovává osobní údaje svých zaměstnanců od uzavření pracovního poměru, přes celé jeho trvání a v určité míře i po něm. V jeho systémech jsou rovněž obsaženy osobní údaje zákazníků, plynoucí zejména z uzavření kupní smlouvy.
|
|
|
Plzeňské regionální pověsti jako východisko pro tvorbu projetů v mateřské škole
Bílková, Kristýna ; Hník, Ondřej (vedoucí práce) ; Zimová, Lucie (oponent)
Diplomová práce představuje pověst jako východisko pro tvorbu projektů v mateřské škole. Cílem práce je představit regionální pověst a její zpracování v podobě projektů jako vhodný prostředek k naplňování cílů předškolního vzdělávání. Teoretickým podkladem práce je uvedení poznatků z oblasti literární vědy, metodiky práce s literárním textem v mateřské škole, dramatické výchovy, vývojové psychologie a předškolní pedagogiky v kontextu s Rámcově vzdělávacím programem pro předškolní vzdělávání. Je představena pověst, její původ v lidové slovesnosti, její blízká souvislost s pohádkou a potvrzeno tak její místo v literatuře pro děti. Dále jsou v práci uvedeny úkoly, cíle a možnosti využití literárního textu v mateřské škole a představen aktuální cíl v podobě čtenářské pregramotnosti. Dále práce seznamuje s možnostmi využití příběhu, dramatické výchovy a jejích postupů při naplňování cílů předškolního vzdělávání. Následně jsou představeny vhodné metody vzdělávání se zřetelem na předškolní dítě a jeho potřeby. V závěru teoretické části je uveden projekt a projektová metoda s ohledem na užití v mateřské škole. Praktická část popisuje dvě konkrétní regionální pověsti a jejich konkrétní zpracování v podobě projektů v podmínkách a prostředí konkrétní mateřské školy. Zhodnocení projektů na základě uplatnění...
|
|
|
Granular loss models in reserving
Bílková, Kristýna ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Mazurová, Lucie (oponent)
Většina metod pro odhad rezerv na pojistná plnění používá data agregovaná do vývojových trojúhelníků, díky čemuž velké množství informací, které má pojišťovna k dispozici, zůstává nevyužito. Tato práce předkládá přístup využívající granulární informace o jednotlivých škodách neseskupených do troj- úhelníků. Je zde vytvořen statistický model vývoje škod, který může být dále využit pro odhady rezerv na pojistná plnění. Tento model se skládá z čítacího procesu, kterým se řídí doby nastání pojistných událostí, rozdělení doby mezi nastáním a nahlášením pojistné události a rozdělení výše škod. Je zde představeno několik vhodných rozdělení a metody pro odhad jejich parametrů. Teoretický aparát je aplikován na reálná data. Práce se dále zabývá srovnáním odhadu IBNR rezervy pomocí granulární metody a standartní metody Chain ladder. Toto srovnání je provedeno jak na reálných, tak i na uměle nasimulovaných datech. Pro data použitá v této práci se větší komplexnost a nároky na přesnost dat ukazují být ve prospěch lepší přesnosti odhadů a univerzálnosti. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Logistická regrese s aplikacemi ve finančním sektoru
Bílková, Kristýna ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Pešta, Michal (oponent)
V práci je popsán model binární logistické regrese. Jeho parametry jsou odhadnuty metodou maximální věrohodnosti. Pro numerické vyčíslení těchto odhadů je použit Newtonův-Raphsonův algoritmus. Pro měření statistické významnosti parametrů modelu jsou definovány některé statistiky. Dále je popsána konstrukce modelu iterační metodou. Pro posouzení kvality modelu jsou definovány testy dobré shody Pearsonův Chí Kvadrát test a Hosmerův-Lemeshowův test. Diverzifikační schopnost modelu je ilustrována pomocí Lorenzovy křivky a kvantifikována Giniho koeficientem, Kolmogorovovou-Smirnovovou statistikou a zobecněným koeficientem determinace. Teoretické poznatky jsou aplikovány na data z oblasti pojišťovnictví.
|
|
|
Creating a composite indicator and its interpretation for selected countries of the region of Southeast Asia
Bílková, Kristýna
Diplomová práce je zaměřena na tvorbu kompozitních indikátorů a jejich interpretaci na region Jihovýchodní Asie. Indikátory jsou vybrány ze tří hlavních oblastní rozvoje, a to z ekonomické, sociální a environmentální oblasti. Dále je v práci obsažena problematika regionálních disparit. K analýze byly vybrány čtyři země tohoto regionu. Teoretická část obsahuje přehled základních definic a charakteristik, které jsou s problematikou spojeny. V analytické části je vybráno pět kompozitních indikátorů z každé oblasti rozvoje, aby bylo možné zhodnotit stav v jednotlivých zemích. Analytická část také obsahuje korelaci, shlukovou analýzu a hodnocení regionálních disparit. Závěrem jsou zjištěná data rozebrána a jsou navržena některá doporučení na zlepšení situace.
|
|
|
Ochrana podnikatele před nekalosoutěžním jednáním konkurence v obchodní činnosti
Bílková, Kristýna
Abstrakt Bílková, K., Ochrana podnikatele před nekalosoutěžním jednáním konkurence v obchodní činnosti, bakalářská práce, Brno 2015. Bakalářská práce se zabývá ochranou podnikatele před nekalosoutěžním jednáním konkurence v obchodní činnosti. Práce je rozdělena do dvou částí -- literární přehled a vlastní práce. V teoretické části objasňuji pojmy jako hospodářská soutěž, nekalá soutěž, generální klauzule a jsou vymezeny jednotlivé skutkové podstaty nekalé soutěže. Dále je pojednáno o právní a mimoprávní ochraně podnikatele, kde uvádím jak právní, tak i mimoprávní prostředky ochrany. V praktické části jsou uvedeny vybrané případy nekalosoutěžního jednání. V závěru práce jsou uvedena doporučení pro podnikatelskou sféru.
|
|
| |
host ::
RSS.