|
|
Metody stochastického programováni pro investiční rozhodování
Kubelka, Lukáš ; CFA, Tomáš Menčík, (oponent) ; Popela, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami stochastického programování a jejich využitím v oblasti finančního investování. Teoretická část práce je věnována základním pojmům matematické optimalizace, stochastického programování a rozhodování v podmínkách nejistoty. Dále jsou představeny výchozí principy moderní teorie portfolia, značný prostor je věnován technikám měření rizika v kontextu investování, zejména pak metodám Value at Risk a Expected shortfall. Praktická část je zaměřena na tvorbu optimalizačních modelů s důrazem na minimalizaci investičních rizik. Vytvořené modely pracují s reálnými daty a jsou řešeny v optimalizačním software GAMS.
|
|
|
Financial risks with copulas
Prelecová, Natália ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
V této práci podrobně pojednáváme o teorii kopul. Jejich základních definicích, třídách a vlastnostech. Později v práci vysvětlujeme vztahy mezi kopulami a závislostními strukturami. Zaměříme se na spůsoby odhadu parametrů kopul a později na volbu vhodné kopuly pro reálná data. V závěru propájíme teorii kopul se základními mírami na měření rizika ve financích. Zavádíme klíčové dělení finančních rizik a základní přístupy k měření rizika. Definujeme si několik měr rizika se zaměřením na hodnotu v riziku a nakonec demonštrujeme případovou studii portfólia s reálními datami.
|
|
|
Quantitative methods in finance
Zboňáková, Lenka ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
V predloženej práci sa venujeme kvantitatívnym rizikovým mieram odhadujúcim vplyv trhového rizika na investície vložené do finančných inštrumentov. Najčastejšie používanou mierou je hodnota v riziku (Value at Risk), ktorú predstavujeme s jej vlastnosťami a modifikáciami. Pri aplikácii vybraných metód na reálne dáta sa stretávame s problémom aproximácie ich rozdelenia, špeciálne vo viacrozmerných prípadoch, kedy rizikové faktory podliehajú vzájomnej závislosti. To nás vedie k skúmaniu kopula funkcií, ktoré v práci používame na zahrnutie štruktúr závislosti jednotlivých rizikových faktorov do vyčíslenia hodnôt mier rizika. Vybrané metódy aproximácie a výpočtu rizikových mier sú aplikované na reálne dáta a uvedené spolu s výsledkami, prípadnými grafickými znázorneniami a vzájomným porovnaním.
|
|
|
Úlohy optimálního investování řešitelné pomocí lineárního programování
Jančařík, Joel ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Kopa, Miloš (oponent)
Problém optimalizace portfolia patří ke klasickým optimalizačním úlohám. Účelem úlohy je maximalizovat očekávaný výnos a přitom minimalizovat riziko při skládání finančního portfolia. Bakalářská práce popisuje některé míry rizika vedoucí na úlohu lineárního programování následně je aplikuje na reálná data z finančních trhů. V práci je popsán model s podmíněnou hodnotou v riziku, MAD-model a model minimax. Aplikace na reálná data z finančních trhů byla provedena na datech z frankfurtské burzy v programu Wolfram Mathematica 9.0 pomocí funkce LinearProgramming. Výsledkem jsou optimální portfolia z jedenácti uvažovaných modelů pro každé ze šesti omezení na minimální výnos. Nalezená portfolia jsou dále hodnocena dle dat z následujícího roku. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Metody tvorby pojistných sazeb založené na mírách rizika
Malá, Kateřina ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Mazurová, Lucie (oponent)
V této práci zkoumáme míry rizika a jednu z jejich vlastností - koherenci. Zaměřujeme se zejména na hodnotu v riziku (zkráceně VaR), respektive na podmíněnou hodnotu v riziku (CVaR). Zmiňujeme také výhody CVaR oproti VaR. Dále rozebíráme nejběžnější formy složeného rozdělení, které jsou užívány v praxi. Závěrečná část této bakalářské práce je věnována numerické studii, kde počítáme střední hodnotu, rozptyl, VaR a CVaR pro konkrétní hodnoty parametrů.
|
|
|
Riziková averze ve spektrálních mírách rizika
Škopek, Pavel ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Kopa, Miloš (oponent)
Tato práce se zabývá spektrálními rizikovými měrami, které se používají k měření rizika a umožňují zohlednit rizikovou averzi investora. Nejprve jsou představeny základní definice a vlastnosti rizikových měr, rizikových spekter a SRM (spektrálních rizikových měr) jak pro spojitá, tak diskrétní rozdělení výnosů/ztrát. Následuje zavedení pojmu SRM-rozhodování a několika známých SRM. Rovněž je zde krátce popsána teorie očeká- vaného užitku. V další části je definován pojem rizikové AP-averze a R-averze a je zde vysvětleno, jak lze tyto averze porovnávat pomocí integrálu rizikového spektra či AP- averzi pomocí spektrální AP-míry. Následuje zkoumání konzistence rizikové AP-averze a R-averze na známých SRM i v obecném případě. Poslední část je věnována numeric- kému příkladu, ve kterém pomocí SRM najdeme nejlepší portfolio pro investování do pěti akcií. 1
|
|
|
Optimální portfolia
Vacek, Lukáš ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Večeř, Jan (oponent)
Tato diplomová práce představuje vybrané techniky konstrukce optimálních portfolií.V první části je pojednáno o mírách rizika a dalších kritériích (Markowi- tzův přístup, hodnota v riziku, podmíněná hodnota v riziku, střední absolutní odchylka, spektrální míra rizika a Kellyho kritérium). V některých případech je odvozeno analytické řešení optimalizační úlohy, jindy existuje jen numerické. Zmiňujeme výhody a nevýhody jednotlivých kritérií, teoretické vlastnosti a prak- tické aspekty softwarové implementace v softwaru Wolfram Mathematica. V druhé části jsou stručně představeny simulační metody, které jsou vhodné pro optima- lizaci portfolia, a je naznačena jejich motivace. V třetí části jsou představena mnohorozměrná rozdělení: normální, t-rozdělení a zešikmené t-rozdělení s návaz- ností na optimalizaci portfolia s předpokladem mnohorozměrného rozdělení ztrát. Ve čtvrté části práce jsou ilustrovány optimalizační metody na reálných datech. Analytické výpočty jsou porovnávány s numerickými. 1
|
|
|
Metody tvorby pojistných sazeb založené na mírách rizika
Malá, Kateřina ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Mazurová, Lucie (oponent)
V této práci zkoumáme míry rizika a jednu z jejich vlastností - koherenci. Zaměřujeme se zejména na hodnotu v riziku (zkráceně VaR), respektive na podmíněnou hodnotu v riziku (CVaR). Zmiňujeme také výhody CVaR oproti VaR. Dále rozebíráme nejběžnější formy složeného rozdělení, které jsou užívány v praxi. Závěrečná část této bakalářské práce je věnována numerické studii, kde počítáme střední hodnotu, rozptyl, VaR a CVaR pro konkrétní hodnoty parametrů.
|
|
|
Financial risks with copulas
Prelecová, Natália ; Hurt, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
V této práci podrobně pojednáváme o teorii kopul. Jejich základních definicích, třídách a vlastnostech. Později v práci vysvětlujeme vztahy mezi kopulami a závislostními strukturami. Zaměříme se na spůsoby odhadu parametrů kopul a později na volbu vhodné kopuly pro reálná data. V závěru propájíme teorii kopul se základními mírami na měření rizika ve financích. Zavádíme klíčové dělení finančních rizik a základní přístupy k měření rizika. Definujeme si několik měr rizika se zaměřením na hodnotu v riziku a nakonec demonštrujeme případovou studii portfólia s reálními datami.
|
|
|
Míry rizika ve financích a pojišťovnictví
Krch, Ivan ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce) ; Mazurová, Lucie (oponent)
Hlavním cílem této práce je pojednat o rizikových mírách, které se využívají ve financích a pojišt'ovnictví. Tato práce je zaměřena na popis jejich matematických vlastností a jejich vzájemných vztahů. V této práci jsou vyloženy koherentní rizikové míry, spektrální rizi- kové míry a pokřivené rizikové míry. Velká pozornost je také věnována hodnotě v riziku, která do jisté míry prostupuje všemi výše zmíněnými rizikovými mírami. Pozornost je také soustředěna na použití uvedených rizikových měr na ilustrativních případech, které objasňují uvedené vlastnosti. Dále jsou demonstrovány uvedené míry na kvantifikování rizika portfolia vycházejícího z reálných dat. 1
|
host ::
RSS.