|
| |
|
|
Zkoumání závislosti charakteristik a vybavení bytu na typu domácnosti
Čapková, Kateřina ; Řezanková, Hana (vedoucí práce) ; Löster, Tomáš (oponent)
Cílem diplomové práce je poskytnout ucelený přehled o šetření v oblasti příjmů a životních podmínek domácností v České republice a navrhnout možný způsob využití dat zjištěných v tomto šetření. Diplomová práce shrnuje evropský rámec šetření EU-SILC a je představena jeho konkrétní implementace v České republice. Práce dále představuje možný způsob zkoumání jednostranné závislosti vybraných charakteristik bydlení a vybavenosti domácností na různých typech domácností v kontingenčních tabulkách. Analýza vychází z relativních četností charakteristik bydlení pozorovaných u jednotlivých typů domácností, které byly zjištěny v České republice během šetření Životní podmínky v roce 2008. Pro popis závislostí byly použity asymetrické míry asociace pro nominální a ordinální proměnné, neboť zkoumané charakteristiky bydlení i skupiny domácností měly charakter alternativní, nominální či ordinální proměnné. Uskutečněné analýzy prokázaly významnou závislost vybraných charakteristik bydlení a vybavenosti domácnosti předměty dlouhodobé spotřeby na sledovaných typech domácností.
|
|
|
Využití teorie extrémních hodnot při řízení operačních rizik
Vojtěch, Jan ; Kahounová, Jana (vedoucí práce) ; Řezanková, Hana (oponent) ; Orsáková, Martina (oponent)
Práce se zabývá analýzou a kvantifikací ztrát z tzv. operačních rizik, kterým jsou v důsledku svých činností vystaveny tuzemské i zahraniční bankovní domy. Hlavním cílem je konstrukce vhodného statistického modelu pro výpočet tzv. kapitálového požadavku, který zohledňuje specifika ztrát vznikajících z operačních rizik. Stěžejní úlohu tak představuje hledání vhodného rozdělení, které dostatečně výstižně popisuje pravděpodobnostní chování ztrát, především existenci tzv. těžkých chvostů. Jsou využity závěry tzv. Pickandsova-Balkemova-de Haanova teorému teorie extrémních hodnot. Podle tohoto teorému rozdělení náhodné veličiny přesahující určitý, dostatečně vysoký práh, konverguje v distribuci k zobecněnému Paretovu rozdělení. Toho je následně využito při odhadu kvantilových charakteristik simulovaného rozdělení výše celkové ztráty. Toto simulované rozdělení je kombinací pravděpodobnostního rozdělení náhodné veličiny, která představuje výši individuální ztráty, a pravděpodobnostního rozdělení náhodné veličiny, kterou je počet výskytů těchto ztrát. Pomocí navrženého modelu tak nalezneme finální kvantil představující kapitálový požadavek. Jedná se o velikost peněžních prostředků, které banka musí držet, aby pokryla maximální ztrátu, která nebude překročena s předem danou pravděpodobností. V případě operačních rizik je tato pravděpodobnost z regulatorních důvodů velmi vysoká. Přestože kombinace pravděpodobnostního rozdělení výše individuální ztráty a rozdělení počtu výskytů těchto ztrát bývají užívány relativně často, jejich konečná aplikace bývá problematická. V případě rozdělení výše individuální ztráty jde např. o nějakou kombinaci dvou nebo tří logaritmicko-normálních rozdělení s různými parametry. Takovéto modely však nemívají hlubší teoretickou oporu a především metody spojení distribučních funkcí těchto rozdělení nebývají korektní. V této práci navrhneme řešení, ve kterém se takové problémy nevyskytují. Navíc jsou odvozeny speciální, maximálně věrohodné odhady logaritmicko-normálního rozdělení, pro které platí F_LN(u)=p, kde u a p je předem dané. Výsledky dosažené v práci mohou být využity v praxi bankovních domů pro ohodnocení a řízení ztrát z operačních rizik. Mohou však být také použity při zpracování různých druhů výběrových dat, která vykazují těžké chvosty, pro jejichž popis nejsou standardní rozdělení vhodná. Nedílnou součástí disertační práce je také přiložené CD, které obsahuje zdrojové kódy jednotlivých funkcí a procedur vytvořených ve statistickém programovacím jazyce softwaru S-PLUS. V samostatné příloze disertační práce je rovněž kompletní popis účelu a syntaxe většiny vytvořených funkcí, z nichž nemalá část může být využita při řešení samostatných úloh.
|
|
| |
|
|
New Developments in Fuzzy Cluster Analysis
Řezanková, H. ; Húsek, Dušan
The paper deals with a special class of cluster analysis methods where a membership degree is calculated for each object and each cluster. These methods are investigated under the name fuzzy cluster analysis. We present some emerging topics in this area, such as relation fuzzy clustering, soft clusters ensembles, similarity of fuzzy clusters, visualization of clustering results, simultaneous clustering and feature discrimination, and techniques for cluster number determination. Some tasks are illustrated by clustering of binary variables.
|
|
|
Zjišťování optimálního počtu shluků ve statistických programových systémech
Řezanková, H. ; Húsek, Dušan
Příspěvek se zabývá přístupy ke stanovení optimálního počtu skupin objektů, které jsou implementovány v rámci shlukovacích algoritmù v komerčních statistických programových systémech. Některé z těchto přístupů jsou ilustrovány na úloze nalezení skupin poslanců ruského parlamentu na základě výsledků hlasování v roce 2004. Jsou sledovány možnosti programových systémů S-PLUS, SAS, SPSS a SYSTAT.
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
host ::
RSS.