|
|
Prostředí pro lifting
Kubový, Jan ; Pelikán, Josef (vedoucí práce) ; Yaghob, Jakub (oponent)
Cílem práce je vytvořit knihovnu, pomocí které bude možno snadno vytvářet výpočetní sítě a dále s nimi experimentovat. Pojmem výpočetní sítě jsou my- šleny algoritmy, které je možné rozdělit na jednoduché části (uzly), ze kterých se následně vytvoří větší výpočetní celek. Příkladem takovýchto výpočetních celků jsou šifrovací algoritmy. Důležité jsou výpočetní sítě, u kterých existují inverzní operace, zejména transformace založené na liftingu. Hlavní důraz této práce je kladen na jednoduchost tvorby nových uzlů a následných zapojení. Univerzálnost je další důležitá vlastnost při práci s touto knihovnou. Takto vytvořená knihovna bude sloužit ke snadné implementaci různých výpočetních sítí a následné experi- mentování s nimi.
|
|
|
Wavelet portfolio optimization: Investment horizons, stability in time and rebalancing
Kvasnička, Tomáš ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Kukačka, Jiří (oponent)
Hlavním cílem této práce je analyzovat vliv vlnkové kovariance v kontextu Markovitzova mean- variance portfolio výběru. Na posuvném oknu aplikujeme vlnkovou transformaci s maximálním přesahem na 28 společností z indexu DJIA 30. V každém kroku počítáme váhy na základě portfolia s globálně nejmenším rozptylem. Následně aplikujeme tyto váhy v předpovědi výnosů portfolia na zbylých datech. Měníme rebalanční období, abychom otestovali vliv dlouhodobých a krátkodobých obchodníků. Navíc testujeme vliv různých vlnkových filtrů včetně Haar, D4 a LA8. Výsledky ukazují, že pouze portfolia odhadnutá na základě na první škály vlnkové kovariance generují signifikantně vyšší výnosy než portfolia používající celou výběrovou kovarianci. Nevýhoda těchto portfolií je vyšší riziko výnosů díky vyšší hodnotě v riziku a díky vyšší očekávané ztrátě. Další nevýhoda je vyšší nestabilita vah v portfoliu. To je způsobené kratším obdobím, které je potřebné k tomu, aby se váhy signifikantně lišily. Vliv různých vlkových filtrů je spíše zanedbatelný. Výsledky naznačují, že všechny relevantní informace o finančním trh jsou obsaženy v rámci první vlnkové škály, a že dynamika této škály je výraznější než dynamika celého finančního trhu.
|
|
|
Application of band spectrum regression in economic problems
Zubaľ, Andrej ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Víšek, Jan Ámos (oponent)
V posledných rokoch došlo k nárastu záujmu o používanie rôznych spektrálnych metód v ekonómii a ekonometrii. Tieto metódy majú svoje teoretické zázemie v matematike, najmä vo Fourierovej analýze. Menej tradičné a relatívne nové metódy vychádzajú z takzvanej vlnkovej (waveletovej) analýzy. Vlnkové metódy majú širokú použiteľnosť pri analýze ekonomických časových radov. Motiváciou pre túto prácu je predstaviť vlnkové metódy a aplikovať ich v analýze eko- nomických problémov, dokazujúc ich užitočnosť v ekonomickom kontexte. Zvláštna pozornosť je venovaná takzvanej pásovej spektrálnej regresii (band spectrum re- gression), ktorá nám umožňuje rozložiť ekonomické vzťahy do rôznych frekvenčných komponentov. V tejto práci, pomocou vlnkovej pásovej spektrálnej regresie ale aj iných vlnkových metód, najprv skúmame vzťah medzi zrealizovanou a im- plikovanou volatilitou pre cenu ropy. Druhá aplikácia je makroekonomického charakteru. Analyzujeme vzťah medzi nezamestnanosťou a rastom pracovnej produktivity pre štyri veľké európske ekonomiky. 1
|
|
|
Modeling of Long Memory in Volatility Using Wavelets
Kraicová, Lucie ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Adam, Tomáš (oponent)
iii Abstrakt Tato práce se soustřeďuje na jedno z atraktivních témat současné finanční literatury, modelování volatility pomocí metod založených na vlnkové transformaci. Představuje novou (vlnkovou) metodu odhadu parametrů ve FIEGARCH modelu, rozšířeném ARCH modelu zachycujícím dlouhou paměť a asymetrii ve volatilitě, a zkoumá její vlastnosti. Na základě rozsáhlého Monte Carlo experimentu je zhodnoceno jak chování nového estimátoru v různých situacích, tak jeho relativní výkon vzhledem k tradičním metodám (odhadu metodou maximální věrohodnosti a jeho aproximaci založené na Fourierově transformaci), spolu s praktickými aspekty jeho použití. K většině problémů je navrženo možné řešení, včetně návrhu alternativní specifikace odhadu. Ta využívá modifikovanou vlnkovou transformaci namísto tradiční diskrétní vlnkové transformace, což by mělo vést ke zlepšení výkonu odhadu ve všech jeho aplikacích, tedy nejen v případě odhadování FIEGARCH modelu. Výsledky práce napovídají, že při optimalizovaném nastavení by se nově představovaná metoda mohla stát atraktivní robustní alternativou k tradičním metodám.
|
|
|
Does wavelet decomposition and neural networks help to improve predictability of realized volatility?
Křehlík, Tomáš ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
V této práci zevrubně srovnávám standardní odhady realizované volatility včetně nového waveletového odhadu v časově frekvenční doméně (Barunik and Vacha 2012) na širokém vzorku aktiv: oleji, zlatu a indexu S&P 500. Waveletový odhad navíc dovoluje rozložit volatilitu do několika investičních horizontů, což má dle literatury přinést další informaci o časové řadě volatility. Dále navrhuji použití neuronových sítí pro předpovídání realizované volatility. V odhadech používám vrstevnatou a rekurzivní topologii. Samotnou realizovanou volatilitu předpovídám kumulativně na 1, 5, 10 a 20 dní dopředu. Předpovědi z neuronových sítí porovnávám oproti ARFIMA modelu a triviálnímu modelu. Potvrzuji pozitivní vlastnosti nového waveletového odhadu v případě oleje a zlata, ale v případě S&P 500 se tyto vlastnosti nepotvrzují. Možné vysvětlení je, že metoda nadměrně koriguje data, protože se v těchto datech téměř nevyskytují skoky. Co se týká předpovědí, neuronové sítě překonávají ARFIMA model v objemu informace o dynamické struktuře časové řady.
|
|
|
Detekce a sledování malých pohybujících se objektů
Filip, Jan ; Zuzaňák, Jiří (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá detekcí a sledováním malých pohybujících se objektů ze statického obrazu. Je zde uvedený obecný přehled metod a přístupů řešení detekce a sledování objektů. Dále jsou zde popsány i některé jiné celé přístupy řešení. Jsou zde obsaženy základní definice, jako je šum, konvoluce a matematická morfologie. V práci jsou popsány Bayesovská filtrace a Kalmanův Filtr. Je zde popsána teorie Vlnek, vlnkových filtrů a transformací. Práce se zabývá různými metodami detekce blobů. Je zde uveden návrh a implementace aplikace, který je založen na Vlnkových filtrech a Kalmanově filtru. Implementováno je několik metod odečítání pozadí, které se porovnávají při testování. Testování a aplikace je navržena na detekci vozidel jedoucích v dáli (alespoň 200m daleko).
|
|
|
Characterisation of the Physical Chemical Processes Using the Fractal and Harmonic Analysis
Haderka, Jan ; Nešpůrek, Stanislav (oponent) ; Mikula,, Milan (oponent) ; Zmeškal, Oldřich (vedoucí práce)
There are many different ways to characterize the dispersed systems and processes occuring in such systems. This work focuses on use of Fractal properties of such systems to describe the physical and chemical processes occuring in such systems. The Fractal properties are calculated from the image data of the systems under the observation using the Wavelet analysis. Since the Harmonic Fractal Analysis can be relatively easily automated, the work also focuses on algorithmisation of the analysis and the removal all manual steps from the process. The automation have been performed by incorporating all the findings into the software for Harmonic Fractal Analysis HarFA developed at the Faculty of Chemistry, BUT.
|
|
|
Modeling multivariate volatility using wavelet-based realized covariance estimator
Baruník, Jozef ; Vácha, Lukáš
Abstract. Study of the covariation have become one of the most active and successful areas of research in the time series econometrics and economic forecasting during the recent decades. Our work brings complete theory for the realized covariation estimation generalizing current knowledge and bringing the estimation to the time-frequency domain for the first time. The results generalize the popular realized volatility framework by bringing the robustness to noise as well jumps and ability to measure the realized covariance not only in time but also in frequency domain. Noticeable contribution is brought also by the application of the presented theory. Our time-frequency estimators bring not only more efficient estimates, but decomposes the realized covariation into arbitrarily chosen investment horizons. Results thus bring better understanding of the dynamics of dependence between the stock markets.
|
|
| |
|
|
Popis textur pomocí wavelet v systému Nephele
Beneš, Miroslav ; Zitová, Barbara
V našem článku je představeno řešení pro archivaci a zpracování informací o restaurování uměleckých děl - Nephele. Archivační část umožňuje vytvořit databázi zpráv a nabízí běžné databázové funkce. Krom toho je implementováno také vyhledáváné podle obrazové podobnosti, využívající viditelné a UV spektrum a snímky z elektronového mikroskopu. Waveletový rozklad tvoří základ pro pois analyzovaných dat.
|
host ::
RSS.