|
|
Posouzení ekonomické situace společnosti a návrhy na její zlepšení
Trtková, Markéta ; Velecký, Lukáš (oponent) ; Doubravský, Karel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá hodnocením ekonomické situace společnosti Niveko s.r.o. v letech 2011 až 2018. Teoretická část popisuje finanční ukazatele, časové řady, regresní a korelační analýzu. V analytické části jsou obsaženy výpočty finančních ukazatelů, z nichž jsou některé vybrány ke statistické analýze, která slouží ke zjištění předpokládaného vývoje ukazatelů v následujících dvou letech anebo k odhalení závislosti mezi vybranými ukazateli. V poslední části jsou uvedeny návrhy na zlepšení stávající ekonomické situace společnosti.
|
|
|
Analýza rizika důležitých faktorů firmy užitím statistických metod
Ochabová, Miroslava ; Žák, Libor (oponent) ; Karpíšek, Zdeněk (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa venuje analýze finančných ukazovateľov prostredníctvom časových radov, regresnej analýzy a intervalovej regresnej analýzy konkrétnej spoločnosti. V diplomovej práci sú popísané vybrané finančné ukazovatele, časové rady, regresná analýza a intervalová regresná analýza. Ďalej sú prevedené výpočty finančných ukazovateľov pre vybranú spoločnosť a charakteristiky časových radov. Jednotlivé finančné ukazovatele sú podrobené regresnej analýze a intervalovej regresnej analýze. Na základe prevedených analýz sú stanovené rizikové faktory spoločnosti a navrhnuté odporúčania pre zlepšenie aktuálnej situácie v spoločnosti.
|
|
|
Řízení rizik ve vybraném subjektu pomocí statistických metod
Oralová, Ivana ; Žák, Libor (oponent) ; Karpíšek, Zdeněk (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá posouzením finančních ukazatelů vybrané společnosti s využitím statistických metod. Finanční ukazatele jsou podrobeny analýze časových řad, regresní analýze, intervalové regresní analýze a jsou provedeny jejich predikce na následující dva roky vývoje. V rámci analýzy je také řešena problematika možných rizik společnosti a vyhotovena opatření pro jejich snížení. Na základě získaných informací z analýz je provedeno jejich celkové zhodnocení a jsou navrhnuta doporučení pro zlepšení situace společnosti.
|
|
|
Evoluční predikce časových řad
Křivánek, Jan ; Bidlo, Michal (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Náplní předkládané práce je sumarizace znalostí v oblasti teorie časových řad, jejich analýzy a aplikace na finančních trzích. Dále práce podává přehled evolučních algoritmů, jejich klasifikaci a použití. Jádrem práce je propojení těchto znalostí a vytvoření systému, který využívá evoluční algoritmy k optimalizaci predikčních modelů finančních časových řad. Při vývoji byly použity techniky softwarového inženýrství (automatická kontinuální integrace, automatizované kontrolování kvality produktu apod.) nutné pro snadnou udržovatelnost a rozšiřovatelnost projektu více vývojáři.
|
|
|
FORMAL MODEL OF DECISION MAKING PROCESS FOR HIGH-FREQUENCY DATA PROCESSING
Zámečníková, Eva ; Rábová, Ivana (oponent) ; Šaloun, Petr (oponent) ; Kreslíková, Jitka (vedoucí práce)
This thesis deals with the issue of the processing of high-frequency time series. It primarily focuses on the design of algorithms and methods for support of predicting these data. The result of this work is a model supporting the decision-making process implemented into a complex platform. The model designs the method of formalization of business rules which describes the decision-making process. The designed model must meet the conditions of the robustness, scalability, real-time processing and econometrics requirements. The thesis summarizes the current knowledge and methodologies for the processing of high-frequency fnancial data which can be found on the stock exchange. The first part of the work describes the basic principles and approaches currently used in the processing of high-frequency data. The next part deals with the description of an appropriate complex event platform and is subsequently devoted to prediction and data processing itself, using the chosen platform. Emphasis is on selecting and editing a set of rules that controls the decision-making process. The newly designed method describes the set of rules by using matrix grammar. This grammar belongs to the grammars with regulated rewriting and thus it may control the data processing by the defning of the matrices.
|
|
|
Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Šeda, Jan ; Pešán, Jan (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
rčení vývoje ceny na světových trzích je aktuální problematikou, která v posledních dekádách nabývá na významu. Důležitou roli v tom sehrává rozvoj výpočetní techniky. V této práci je navržen mechanizmus pro predikci budoucí ceny na trhu. Na základě toho je pak sestavena obchodní strategie. Jádro predikčního systému používá pro svou činnost umělé neuronové sítě. Vstupem sítě jsou pak vybrané indikátory technické analýzy trhu. Obchodní systém byl implementován a úspěšně ověřen na historických datech.
|
|
|
Deep Neural Networks for Time Series Forecasting
Kayabasi, Yigit Mertol ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Neruda, Roman (oponent)
Předpovı́dánı́ časových řad je úloha, která má jak akademické tak prak- tické využitı́. Přestože byla po dlouhou dobu řešena předevšı́m kvalitativnı́mi metodami a jednoduchými kvantitativnı́mi modely, strojové učenı́ a algoritmy hlubokého učenı́ se použı́vajı́ v modelovánı́ temporálnı́ch dat stále častěji. Je- jich výsledky ale stále zaostávajı́ za jejich výsledky v tradičnějšı́ch oblastech jako např. počı́tačové viděnı́ a zpracovánı́ přirozeného jazyka. Rekurentnı́ neu- ronové sı́tě jsou nejpřirozenějšı́m modelem pro modelovánı́ sekvenčnı́ch dat, ale jejich trénovánı́ může být složité, předevšı́m pro dlouhé posloupnosti. V poslednı́ době mı́sto metod založených na algoritmu zpětného šı́řenı́ přitahujı́ dı́ky svým výsledkům pozornost metody založené na principu tzv. reservoir computing. Ukazuje se, že jsou vhodné předevšı́m pro modelovánı́ chaotických systémů. V této práci prozkoumáme tyto dvě rodiny modelůneuronových sı́tı́z hlediska jejich výsledků a implementace. 1
|
|
|
Three essays on empirical Bayesian econometrics
Adam, Tomáš ; Komárek, Luboš (vedoucí práce) ; Feldkircher, Martin (oponent) ; Herrala, Risto (oponent) ; Melecký, Martin (oponent)
Disertaci tvoří tři články, které aplikují techniky bayesovské ekonometrie za účelem monitorování makroekonomického a makrofinančního vývoje v ekonomice. Cílem práce je ilustrovat použití těchto technik ve standardních oblastech ekonomického výzkumu (hodnocení systemického rizika v bankovních sektorech, nowcasting růstu HDP), ale i v nové oblasti (monitorování vývoje na trzích s vládními dluhopisy). První článek se zabývá problematikou, které čelí analytická oddělení v centrálních i komerčních bankách - hodnocení současného růstu (nowcasting) vnější poptávky malé otevřené ekonomiky. Na příkladu ČR představujeme přístup k nowcastingu růstu HDP jejích hlavních obchodních partnerů (pro stručnost prezentujeme výsledky pro Německo, Slovensko a Francii). Pro odhady volíme metodu, která je obecná a literatura ji hodnotí jako úspěšnou - metodu tzv. bridge rovnic. Její úspěšnost hodnotíme na základě pseudo-real-time forecasting cvičení. Výsledky pro Německo a Francii ukazují, že navržená metoda je úspěšnější než uvažované naivní modely. Úspěšnost předpovědí je uspokojivá a závisí výrazně na horizontu výhledu. Na druhou stranu výsledky pro Slovensku jsou méně přesvědčivé, což pramení pravděpodobně ze stability růstu HDP na testovacím období a ze slabého vztahu mezi růstem HDP a měsíčními indikátory během...
|
|
|
Modelování durace finančních transakčních dat
Nácovský, Patrik ; Hendrych, Radek (vedoucí práce) ; Branda, Martin (oponent)
Tato práce se zabývá modelem ACD (autoregressive conditional duration), který se používá k modelování durací časových řad finančních transakčních dat. Nejprve je představen pojem durace a časové řady, a to intuitivně i formálně. Následně je zaveden model ACD. Jsou představeny jeho základní typy, které jsou určeny různými pravděpodobnostními rozděleními reziduální složky. Rovněž je nastíněna možnost použití tohoto modelového rámce k predikcím. V další části jsou popsány jednotlivé kroky konstrukce modelu, tj. jak se ACD model identifikuje, odhaduje a diagnostikuje. Poslední část práce je věnována praktické ukázce konstrukce základních modelů EACD, WACD a GACD pro různé datové soubory s velkým množstvím pozorování. K dispozici jsou transakční data akcií Apple, kurzu EUR/USD a kurz zlata. Objem dat v každém ze tří souborů se pohybuje mezi 300 tisíc až 600 tisíc pozorování (jeden obchodní týden).
|
|
|
Normalizace dat časových řad Landsat metodou IR-MAD
Svoboda, Jan ; Štych, Přemysl (vedoucí práce) ; Kolář, Jan (oponent)
Spektrální odrazivost zemského povrchu získaná z družicových snímků by měla být nezávislá na vnějších faktorech a měla by vypovídat pouze o vlastnostech povrchu, konkrétně o podílu spektrální záře odražené od objektu. V časové řadě 63 snímků družice Landsat 5 bylo v rámci práce prokázáno, že některé vnější faktory se znatelně projevují i u snímků, které již prošly atmosférickou korekcí. Konkrétně se jednalo o stáří snímku a pozici WRS-2, ze které byl snímek pořízen. Stáří snímku se projevovalo postupným poklesem hodnot spektrální odrazivosti povrchu u neměnných lokalit především ve viditelné části elektromagnetického spektra a souvisí s degradací senzoru. Pozice WRS- 2 se projevuje především v infračervených pásmech. Západní části snímků jsou světlejší (vyšší hodnoty spektrální odrazivosti), než východní části. To může způsobovat rozdíl v hodnotách při pozorování jedné lokality ze dvou překrývajících se pozic WRS-2. Aplikováním metody určené původně pro relativní radiometrickou normalizaci IR-MAD na normalizaci dat spektrální odrazivosti povrchu byly tyhle problémy korigovány tak, že se v datech již přestaly jednoznačně projevovat. Pokud potřebujeme prodloužit časovou řadu družicových snímků, můžeme toho dosáhnout kombinací snímků z vícero družic. V takovém případě je nutné brát v úvahu možné...
|
host ::
RSS.