Název:
Metody stochastického programováni pro investiční rozhodování
Překlad názvu:
Stochastic Programming Methods for Investment Decisions
Autoři:
Kubelka, Lukáš ; CFA, Tomáš Menčík, (oponent) ; Popela, Pavel (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2014
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Ústav soudního inženýrství
Abstrakt: [cze][eng]
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.
This thesis deals with methods of stochastic programming and their application in financial investment. Theoretical part is devoted to basic terms of mathematical optimization, stochastic programming and decision making under uncertainty. Furter, there are introduced basic principles of modern portfolio theory, substantial part is devoted to risk measurement techniques in the context of investment, mostly to the methods Value at Risk and Expected shortfall. Practical part aims to creation of optimization models with an emphasis to minimize investment risk. Created models deal with real data and they are solved in optimization software GAMS.
Klíčová slova:
Expected shortfall.; míra rizika; optimalizace portfolia; Stochastické programování; Value at Risk; Expected shortfall.; portfolio optimization; risk measure; Stochastic programming; Value at Risk
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/33921