Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 72 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Index tracking problem using risk measures
Polakovičová, Andrea ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Šmíd, Martin (oponent)
V tejto práci sa budeme zaoberať jednotlivými metódami merania rizík známymi pod pojmami Value at Risk (V aR) a Conditional Value at Risk (CV aR). Ich vlast- nosti a formulácie využijeme pri odvodení optimalizačnej úlohy lineárneho typu. Úloha lineárneho programovania bude pozostávať z minimalizácie účelovej funkcie predstavu- júcej odchýlku medzi portfóliom a zvoleným indexom. Výpočet prevedieme na základe viacerých podmienok, kde práve jedna z nich bude využívať uvedené metódy merania rizika V aR a CV aR. Cieľom je na základe tohto programu vytvoriť portfólio, pomocou ktorého budeme replikovať index S&P 500. Celý výpočet prevedieme v programe Python na základe historických dát. Následne použijeme optimálne riešenie, ktoré software našiel a zostavíme podľa neho replikačné portfólio, ktorého vývoj budeme sledovať v nasledu- júcich časových obdobiach. V závere práce budeme analyzovať a diskutovať jednotlivé výsledky pre rôzne vstupné parametre. 1
Sparsity and regularization in portfolio selection problems
Kaľatová, Monika ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Šmíd, Martin (oponent)
Táto práca je zameraná na optimalizačnú úlohu, ktorá má obmedzený počet nenu- lových prvkov v rozhodovacom vektore. Toto obmedzenie sa zaistí pridaním podmienky kardinality, pričom riešenie celočíselnej reformulácie úlohy je náročné. Preto sa táto úloha ďalej buď relaxuje a regularizuje, alebo sa pridá penalizačná funkcia. Oba tieto prístupy sú opísané a aplikované na teóriu portfólia. Pre tento špeciálny typ úloh sme ukázali vzťahy medzi oboma prístupmi. Základné zhrnutie mier rizika, ktoré sa v práci nachádza, je využité v numerickej časti. V nej porovnávame pre viacero typov úloh rôzne penalizačné funkcie. 1
Modeling COVID Pandemics: Strengths and Weaknesses of Epidemic Models
Šmíd, Martin
We generally discuss modeling the present COVID pandemics. We argue that useful models have to be simple in the first case, yet their uncertainty has to be handled properly. In order to study circumstances of the upcoming wave of infection,\nwe construct a simple stochastic model and present predictions it gives. We conclude that the autumn wave is most likely unavoidable and suggest concentrating to mitigation.
Value-at-Risk estimation - non standard approaches.
Picková, Radka ; Dupačová, Jitka (vedoucí práce) ; Šmíd, Martin (oponent)
The topic of the presented work is Value-at-Risk (VaR) and its estimation. VaR is a financial risk measure and is defined as a quantile of the distribution of future returns, resp. losses. There exist various methods based on different assumptions how to estimate VaR. The most commonly used methods usually assume that the returns, resp. losses, are independently and identically distributed, especially that they are normally distributed. Since this assumption is not satisfied for most daily financial data, many alternative approaches have been suggested to estimate VaR. In the presented work two of them are discussed in detail, the CAViaR method and its asymptotic properties and the method of filtered historical simulation. One part of the work are numerical experiments with real data.
Výběr volitelných parametrů částečného zapomínání
Votava, Adam ; Kárný, Miroslav (vedoucí práce) ; Šmíd, Martin (oponent)
Předložená práce se zabývá výběrem volitelných parametrů částečného zapomínání. Hlavním cílem je vytvoření algoritmu pro optimální vývoj těchto parametrů v čase, který bude lepší, ne použití konstatních parametrů. K tomuto účelu je nejprve představeno bayesovské dynamické rozhodování, následováno obecnými principy zapomínání při odhadování pomalu se měnících parametrů modelu a metodou částečného zapomínání. V práci je důvod usnadnění výpočtů uvažována exponenciální rodina hustot. Použitá metoda pro optimální volbu volitelných parametrů částečného zapomínání je nejprve popsána matematicky s využitím bayesovského učení. Hlavní důraz je klade zejména na volbu zapomínacího faktoru, jehož výběr je považován za bayesovské testování hypotéz s tím, že množina uvažovaných hypotéz se v čase vyvíjí. Zapomínání je aplikováno též na hypotézy. Vešekeré představené postupy jsou následně aplikovány na normální regresní model. Obecnost teoretické části však umožňuje jejich použití i pro jiné, např. markovské, modely. Algoritmus je následně naprogramován v jazyce Python a testován jak na skutečných dopravních datech, tak na datech uměle vytvořených.
Bayesian modeling of market price using autoregression model
Šindelář, Jan ; Kárný, Miroslav (vedoucí práce) ; Pawlas, Zbyněk (oponent) ; Šmíd, Martin (oponent)
1 Bayesovské modelování tržní ceny za pomoci autoregresního modelu 1Šindelář Jan Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí doktorské práce: Ing. Miroslav Kárný, DrSc. Abstrakt: V doktorské práci je vyřešena úloha bayesovské filtrace v autoregresním modelu s laplaceovsky rozloženým šumem. Odhadování v regresním modelu s inovacemi s těžkými chvosty bylo již dříve z pohledu bayesovské statistiky studováno [2], [1]. V porovnání s dříve provedenými studiemi vede však řešení navržené v této práci na analytický vzorec specifikující přesnou funkční formu aposteriorní hustoty parametrů. Takové řešení bylo dříve známo pouze pro velmi omezenou třídu rozdělení šumu. V textu je dále navržen algoritmus vedoucí k efektivnímu řešení zadané úlohy. Tento algoritmus je pomalejší než algoritmus pro klasický model, avšak díky zvyšující se výpočetní kapacitě počítačů a zvyšující se podpoře paralelního počítaní, může být proveden v rozumném čase pro modely s nepříliš vysokým počtem parametrů. Klíčová slova: Bayesovský, Autoregresní, Optimální obchodování, Časové řady References [1] P. Congdon. Bayesian statistical modelling. Wiley, 2006. [2] A. Zellner. Bayesian and Non-Bayesian...
Generating of Random Samples with Given Properties and Application to Banking
Voronin, Alexander ; Franěk, Petr (vedoucí práce) ; Šmíd, Martin (oponent)
The work concerns the searching for the algorithm for generating of the random variables with the given properties. There are made analyses of comparisons of the algorithms, and the optimal algorithm was chosen based on it. Since we focus on generating of random variables of defaults and explanatory variables of defaults, it concentrates mainly on the conservation of the dependence of these variables. Further we are looking for the optimal sample size of the generated samples under conservation of the required properties. And in the last Chapter we have applied the surveyed techniques to the real data.
Ověření aproximace spojité dvojité aukce pomocí sekvence call aukcí
Kubík, Petr ; Šmíd, Martin (vedoucí práce) ; Branda, Martin (oponent)
Práce pojednává o dvou druzích dvojité aukce - o spojité aukci a o sérii call aukcí. Je vysvětleno jejich fungování a popsán použitý model. Jsou prezentovány výsledky simulací obou druhů dvojité aukce - jejich cílem je zjistit, jaká série call aukcí nejlépe aproximuje spojitou aukci z hlediska cen a počtu provedených obchodů. Nakonec je v teoretické části charakteri- zováno rozdělení knihy objednávek ve spojité aukci a rozdělení ceny a počtu provedených obchodů v call aukci (rozdělení bidu, asku a počtu provedených obchodů ve spojité aukci jsou odvoditelná z rozdělení knihy objednávek).

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 72 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
12 ŠMÍD, Marek
12 Šmíd, Marek
14 Šmíd, Michal
6 Šmíd, Milan
4 Šmíd, Miroslav
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.