|
|
Analýza vlivu počasí na TV sledovanost
Leová, Monika ; Arltová, Markéta (vedoucí práce) ; Hanzák, Tomáš (oponent)
Diplomová práce zkoumá vliv počasí na televizní sledovanost v ČR v letech 2012 až 2016 s použitím dat o sledovanosti od Asociace televizních organizací a meteo dat od Českého hydrometeorologického ústavu. První část práce je věnována fenoménu televize a jejím významu pro současnou společnost a zasazuje ji do rámce ostatních volnočasových aktivit. Je zde také představen současný český televizní trh, elektronické měření televizní sledovanosti, jeho klíčové instituce a doplňkové výzkumy. Praktická část diplomová práce obsahuje samotné statistické analýzy. Za pomoci vhodného regresního modelu byly identifikovány složky počasí, které ovlivňují televizní sledovanost (teplota, srážky a oblačnost) a určeny jejich váhy v souhrnném meteo faktoru. Finální model kromě vlivu počasí zohledňuje i kalendářní efekty (den v týdnu, svátky, sezóna) a také interakce počasí a kalendářních efektů. Model byl aplikován na celkovou TV sledovanost i sledovanost skupin stanic, dále pro dílčí věkové kategorie, pro celý den, prime time a off prime time a samostatně též pro tzv. sledovanost hostů.
|
|
|
Methods for periodic and irregular time series
Hanzák, Tomáš ; Cipra, Tomáš (vedoucí práce) ; Arlt, Josef (oponent) ; Prášková, Zuzana (oponent)
Název práce: Metody pro periodické a nepravidelné časové řady Autor: Mgr. Tomáš Hanzák Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Tomáš Cipra, DrSc. Abstrakt: Disertační práce se primárně zabývá modifikacemi metod typu exponenciální vyrovnávání pro jednorozměrné časové řady s periodicitou a/nebo určitými typy nepravidelností. Je navržena modifikovaná Holtova metoda pro nepravidelné časové řady robustní vůči problému "časově blízkých" pozorování. Obecný koncept modelování sezónnosti je zaveden do Holtovy-Wintersovy metody včetně lineární interpolace sezónních indexů a použití goniometrických funkcí jako speciálních případů (obě metody jsou použitelné pro nepravidelná pozorování). Je zkoumán DLS odhad regrese s lineárním trendem a sezónními indexy a metoda je porovnána s aditivní Holtovou-Wintersovou metodou. Autokorelovaný člen je navržen jako další složka dekompozice časové řady. Navržené metody jsou porovnávány s klasickými na reálných datech a/nebo prostřednictvím simulačních studií. Klíčová slova: Diskontované nejmenší čtverce, exponenciální vyrovnávání, Holtova-Wintersova metoda, nepravidelná pozorování, periodicita časových řad
|
|
|
Methods for periodic and irregular time series
Hanzák, Tomáš
Název práce: Metody pro periodické a nepravidelné časové řady Autor: Mgr. Tomáš Hanzák Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Tomáš Cipra, DrSc. Abstrakt: Disertační práce se primárně zabývá modifikacemi metod typu exponenciální vyrovnávání pro jednorozměrné časové řady s periodicitou a/nebo určitými typy nepravidelností. Je navržena modifikovaná Holtova metoda pro nepravidelné časové řady robustní vůči problému "časově blízkých" pozorování. Obecný koncept modelování sezónnosti je zaveden do Holtovy-Wintersovy metody včetně lineární interpolace sezónních indexů a použití goniometrických funkcí jako speciálních případů (obě metody jsou použitelné pro nepravidelná pozorování). Je zkoumán DLS odhad regrese s lineárním trendem a sezónními indexy a metoda je porovnána s aditivní Holtovou-Wintersovou metodou. Autokorelovaný člen je navržen jako další složka dekompozice časové řady. Navržené metody jsou porovnávány s klasickými na reálných datech a/nebo prostřednictvím simulačních studií. Klíčová slova: Diskontované nejmenší čtverce, exponenciální vyrovnávání, Holtova-Wintersova metoda, nepravidelná pozorování, periodicita časových řad
|
|
|
Analysis and prediction of league games results
Šimsa, Filip ; Hanzák, Tomáš (vedoucí práce) ; Večeř, Jan (oponent)
Práce se zabývá analýzou hokejových utkání v rámci ne- jvyšší české hokejové soutěže v sezónách 1999/2000 až 2014/2015 a predikcí následujících zápasů. Popisuje a následně aplikuje teorii Kalmanova fil- tru, kde formy týmů představují nepozorovatelný stavový vektor a výsledky zápasů slouží jako pozorování. Jako vhodná transformace výsledku zápasu jsou identifikovány gólové rozdíly. Ty použijeme jako vysvětlovanou proměn- nou také v lineární regresi pro nalezení vhodných prediktorů. Pro předpověd' výsledku zápasu je zkonstruován ordinální model s těmito prediktory. Po- mocí zobecněného Giniho koeficientu srovnáme diverzifikační schopnost to- hoto modelu a kurzů, které nabízí sázkové kanceláře. V závěru využijeme informaci o znalosti kurzů před zápasem a společně v kombinaci s dalšími vysvětlujícími proměnnými vytvoříme predikční model. Tento model je použit pro identifikaci ziskových sázek. 1
|
|
|
Regresní stromy
Masaila, Aleh ; Hanzák, Tomáš (vedoucí práce) ; Zvára, Karel (oponent)
Název práce: Regresní stromy Autor: Aleh Masaila Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Mgr. Tomáš Hanzák Abstrakt: Ačkoliv regresní a klasifikační stromy se používají k analýze dat již několik desí- tek let, stále jsou ve stínu tradičnějších metod, jako jsou například lineární nebo logistická regrese. Tato práce si klade za cíl popsat několik nejznámější regres- ních stromů a zároveň přiblížit relativně nový směr v této oblasti - kombinací regresních stromů a komisních metod, tzv. regresní lesy. Součástí práce je i prak- tická část, kde vyzkoušíme vlastnosti, silné a slabé stránky zkoumaných metod na reálných datech. Klíčová slova: regresní strom, CART, MARS, regresní les, bagging, boosting, náhodný les
|
|
|
Optimální plánování rozvozu pomocí dopravních prostředků
Kafka, Ondřej ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Hanzák, Tomáš (oponent)
Práce se zabývá optimalizačními problémy, které vznikají při plánování rozvozu pomocí dopravních prostředků. Tyto problémy lze často formulovat jednoduše jako úlohy celočíselného programování, ale málokdy je možné je řešit přímo technikami celočíselného programování. Proto je třeba zkoumat také schopnosti heuristických algoritmů. Hlavním zaměřením práce je rozvozní problém s časovými okny. Pro tento problém byl navržen a implementován algoritmus tabu prohledávání. Algoritmus využívá celočíselné programování při řešení dělícího problému za účelem nalezení optimálního rozdělení všech zákazníků do přípustných tras nalezených během vyhledávacího procesu. V numerické studii jsou porovnány výsledky postupů klasického celočíselného programování, jednoduché vkládací heuristiky a navrženého algoritmu tabu prohledávání.
|
|
|
Modelování kapitálového požadavku pro operační riziko
Poláchová, Kateřina ; Orsáková, Martina (vedoucí práce) ; Hanzák, Tomáš (oponent)
Operační riziko řadíme ve finančních institucích mezi důležité pojmy, které je potřeba řídit, měřit a minimalizovat. Banka musí na možné ztráty vzniklé důsledkem tohoto rizika tvořit kapitálové požadavky. Cílem této práce je popsat, stanovit a aplikovat model k určení výše potřebného kapitálu. Práce je věnována přístupu distribuce ztrát, podle kterého banky určují zvlášť rozdělení modelující výši škod, tzv. severity, a rozdělení modelující frekvenci škod pro každou obchodní linii a typ operačního rizika. Agregací nalezených rozdělení získáme model pro celkovou ztrátu, k čemuž je v práci využita metoda Monte Carlo. Výsledný kapitálový požadavek je spočten jako prostý součet kapitálových požadavků pro jednotlivé obchodní linie/typ rizika, jež jsou rovny 99,9% VaR rozdělení celkové ztráty. Klíčová slova: Operační riziko, Přístup distribuce ztrát, Teorie extrémních hodnot, Monte Carlo simulace, Value-at-Risk
|
|
|
Regresní stromy
Masaila, Aleh ; Hanzák, Tomáš (vedoucí práce) ; Zvára, Karel (oponent)
Název práce: Regresní stromy Autor: Aleh Masaila Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Mgr. Tomáš Hanzák Abstrakt: Ačkoliv regresní a klasifikační stromy se používají na analýzu dat již několik desí- tek let, stále jsou ve stínu tradičnějších metod, jako jsou například lineární nebo logistická regrese. Tato práce si klade za cíl popsat několik nejznámější regres- ních stromů a zároveň přiblížit relativně nový směr v této oblasti - kombinací regresních stromů a komisních metod, tzv. regresní lesy. Součástí práce je i prak- tická část, kde vyzkoušíme vlastnosti, silné a slabé stránky zkoumaných metod na reálných datech. Klíčová slova: regresní strom, CART, MARS, regresní les
|
|
|
Methods of dynamical analysis of portfolio composition
Meňhartová, Ivana ; Hanzák, Tomáš (vedoucí práce) ; Cipra, Tomáš (oponent)
Název práce: Metody dynamické analýzy složení portfolia Autor: Ivana Meňhartová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Mgr. Tomáš Hanzák, KPMS, MFF UK Abstrakt: V predloženej práci študujeme metódy používané k dynamickej analýze zloženia portfólia na základe jeho výnosov. Práca sa zameriava na Kalmanov filter a lokálne váženú regresiu, ako základné metódy dynamickej analýzy. Podrobne popisuje teóriu k týmto metódam, ich spôsob použitia a diskutuje ich vhodné nastavenie. V práci ďalej uvádzame praktické aplikácie oboch metód na umelo generovaných dátach, ale aj na reálnych dátach indexu pražskej burzy. Na ume- lých dátach rôznych typov tiež skúmame fungovanie modelu Kalmanovho filtra v prípade porušenia jeho predpokladov. V práci ďalej uvádzame pojem multiko- linearity ako možnú komplikáciu v reálnych dátach. V závere práce porovnávame výsledky a využitie oboch metód a uvádzame možnosti rozšírenia Kalmanovho fil- tra pomocou projekcie odhadov a pomocou zavedenia tzv. CUSUM testov (testy detekcie zmien). Klíčová slova: Kalmanov filter, lokálne vážená regresia, multikolinearita, CUSUM test
|
|
|
Kritéria těsnosti regrese dle typu vysvětlované proměnné
Šimsa, Filip ; Hanzák, Tomáš (vedoucí práce) ; Hlubinka, Daniel (oponent)
Práce se věnuje popisu modelů lineární, logistické, ordinální a mul- tinomické regrese a interpretaci jejích parametrů. Dále zavádí různé ukazatele kvality modelu a vztahy mezi nimi. Soustředí se zejména na Giniho koeficient a koeficient determinace R2 . První zmíněný je zaveden pomocí modifikace Lo- renzovy křivky pro ordinální a spojitou proměnnou a na základě porovnávání odhadnutých pravděpodobností pro proměnnou nominální. Koeficient determi- nace R2 je nově definován pro nominální proměnnou, u které je zkoumán jeho vztah k Giniho koeficientu. Za předpokladu normálně rozdělených skóre a chyb modelu je numericky odvozena závislost mezi Giniho koeficientem a koeficien- tem determinace pro různá spojitá rozdělení vysvětlované proměnné. Teoretické výpočty a definice jsou ilustrovány na dvou sadách reálných dat. 1
|
host ::
RSS.