Název: A note on the use of copulas in chance-constrained programming
Autoři: Houda, Michal
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Konference/Akce: MME 2014. International Conference Mathematical Methods in Economics /32./, Olomouc (CZ), 2014-09-10 / 2014-09-12
Rok: 2014
Jazyk: eng
Abstrakt: In this paper we are concentrated on a problem of linear chanceconstrained programming where the constraint matrix is considered random with a known distribution of the matrix rows. The rows are not considered to be independent; instead, we make use of the copula notion to describe the dependence of the matrix rows. In particular, the distribution of the rows is driven by so-called Archimedean class of copulas. We provide a review of very basic properties of Archimedean copulas and describe how they can be used to transform the stochastic programming problem into a deterministic problem of second-order cone programming. Also the question of convexity of the problem is explored and importance of the selected class of copulas is commented. At the end of the paper, we provide a simple example to illustrate the concept used.
Klíčová slova: Archimedean copulas; chance-constrained optimization; convexity; second-order cone programming
Číslo projektu: GA13-14445S (CEP)
Poskytovatel projektu: GA ČR
Zdrojový dokument: Proceedings of 32nd International Conference Mathematical Methods in Economics MME 2014, ISBN 978-80-244-4209-9

Instituce: Ústav teorie informace a automatizace AV ČR (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dokument je dostupný na externích webových stránkách.
Externí umístění souboru: http://library.utia.cas.cz/separaty/2014/E/houda-0437979.pdf
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0242980

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-180528


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav teorie informace a automatizace
Konferenční materiály > Příspěvky z konference
 Záznam vytvořen dne 2015-01-26, naposledy upraven 2021-11-24.


Není přiložen dokument
  • Exportovat ve formátu DC, NUŠL, RIS
  • Sdílet