|
| |
|
|
Markovské procesy a teorie kreditních rizik
Cvrčková, Květa ; Prokešová, Michaela (vedoucí práce) ; Lachout, Petr (oponent)
Markovské řetězce začaly být v posledních letech hojně využívány k měření kreditního rizika. S jejich pomocí modelujeme pohyb a rozdělení kli- entů mezi jednotlivými ratingovými stupni. Využívány jsou však různé typy markovských řetězců. Cílem práce proto bude tyto typy představit spolu s je- jich výhodami a nevýhodami. Zaměříme se především na různé metody odhadu parametrů a na testováním hypotéz o těchto parametrech. Naše práce by měla čtenáři pomoci v rozhodování, který model markovského řetězce a kterou metodu odhadování použít na jím pozorovaná data. Naše pozornost je zaměřena především na následující modely: markovský řetězec s diskrétním časem, markovský řetězec se spojitým časem (odhadujeme nejen na základě spojitých, ale i diskrétních dat) a navíc představujeme možnost využití semimarkovských řetězců a semiparametrického multiplikativního modelu rizika aplikovaného na intenzity přechodu. V závěrečné části práce představené metody ilustrujeme na simulačních experimentech a studiích. 1
|
|
| |
|
|
Sekvenční metody Monte Carlo
Coufal, David ; Beneš, Viktor (vedoucí práce) ; Prokešová, Michaela (oponent)
Název práce: Sekvenční metody Monte Carlo Autor: David Coufal Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: prof. RNDr. Viktor Beneš, DrSc. Abstrakt: Práce shrnuje teoretické základy sekvenčních metod Monte Carlo se zaměřením na použití v oblasti částicových filtrů a základní výsledky z oblasti neparametrických jádrových odhadů hustot pravděpodobnostních rozdělení. Přehled výsledků tvoří základ ke zkoumání použití jádrových metod pro aprox- imaci hustot rozdělení částicových filtrů. Hlavními výsledky práce jsou důkaz konvergence jádrových odhadů k příslušným teoretickým hustotám a popis vývoje chyby aproximace v souvislosti s časovou evolucí filtru. Práce je do- plněna experimentální částí demonstrující použití popsaných algoritmů formou simulací ve výpočetním prostředí MATLABR⃝ . Klíčová slova: sekvenční metody Monte Carlo, částicové filtry, neparametrické jádrové odhady
|
|
|
Modelování systémů bonus - malus
Stroukalová, Marika ; Mazurová, Lucie (vedoucí práce) ; Prokešová, Michaela (oponent)
Název práce: Modelování systémů bonus - malus Autor: Marika Stroukalová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: RNDr. Lucie Mazurová, Ph.D., KPMS MFF UK Abstrakt: V této práci se zabýváme tarifními systémy bonus-malus užívanými k úpravě apriorně stanoveného pojistného na základě individuálního škodního průběhu v pojištění odpovědnosti za škodu způsobenou provozem vozidla. Zámě- rem předložené práce je popsat klasický model pro průchod klienta systémem v podobě Markovova řetězce. Pro každou bonus-malus třídu je stanovena re- lativní sazba pojistného. Dalším cílem této práce je najít optimální hodnoty pro relativní sazby, zohledňující apriorně stanovené pojistné. Teoretický model, založený na stacionárním rozdělení bonus-malus tříd, aplikujeme na konkrétní systém v České republice s využitím reálných českých dat. Výsledkem praktické části práce je porovnání optimálních a skutečných relativních sazeb a posouzení vhodnosti použití zvoleného teoretického modelu pro český systém bonus-malus. Klíčová slova: bonus-malus systém, apriorní segmentace, stacionární rozdělení, relativní sazba, kvadratická ztrátová funkce 1
|
|
|
Porovnání aktivity agonistických a antagonistických svalů pomocí EMG při odlišném provádění rytmické stabilizace u vybraného facilitačního vzorce
Chlupáčová, Veronika ; Holubářová, Jiřina (vedoucí práce) ; Prokešová, Michaela (oponent)
Název práce: Porovnání aktivity agonistických a antagonistických svalů pomocí EMG při odlišném provádění rytmické stabilizace u vybraného facilitačního vzorce. Title: Comparison of agonistic and antagonistic muscles activity by means of EMG by different implementation ofrhythmic stabilization at choice facilitation pattem. Cíl práce: pomocí EMG měření porovnat přítomnost symetrické elektrické aktivity vybraných agonistických a antagonistických svalů horní končetiny při odlišném způsobu provedení rytmické stabilizace u !.diagonály HK flekčního vzorce PNF a určit způsob provedení rytmické stabilizace, který je charakterizován přítomností co nejvíce symetrické elektromyografické aktivity všech námi testovaných sval~ zúčastňujících se výše jmenovaného pohybového vzorce. Metoda: Zkušená fyzioterapeutka provedla se 6 probandy tři způsoby provedení rytmické stabilizace a volní kokontrakci bez odporu u I. diagonály HK flekčního vzorce z PNF, během nichž byla elektromyograficky sledována aktivita vybraných agonistických a antagonistických svalů. Naměřené hodnoty byly zpracovány a dále porovnávány. Naše práce je zaměřena na přítomnost symetrické aktivity svalu v průběhu rytmické stabilizace, zda je tato sym.terie ovlivněna způsobem provedení rytmické stabilizace. Výsledky: Ukazují, že nejsymetričtější...
|
|
| |
|
|
Third order moment characteristics for spatial point processes
Verchière, Didier ; Prokešová, Michaela (vedoucí práce) ; Pawlas, Zbyněk (oponent)
Při popisu a statistické analýze prostorových bodových procesů se velmi často používají momentové charakteristiky - tj. charakteristiky založené na momentech rozdělení počtu bodů bodového procesu pozorovaných v daných podmnožinách prostoru, na kterém je bodový proces definován. Nicméně standardně používané a tedy dobře prozkoumané jsou pouze charakteristiky prvního a druhého řádu jako například intenzita (popisující průměrný počet bodů v dané množině) či párová korelační funkce (popisující korelaci mezi přítomností dvou bodů procesu ve dvou pevně zvolených lokacích). Tyto charakteristiky jsou ovšem schopné postihnout jen část prostorových interakcí v bodovém procesu. Více interakcí mohou zahrnout charakteristiky třetího řádu. V literatuře byly zatím navrženy a zkoumány dvě různé charakteristiky třetího řádu - takzvaná T-funkce (Schladitz, Baddeley 2000) a z-funkce (Moller et. al. 98). Uchazeč se seznámí se základy teorie prostorových bodových procesů a s navrženými dvěma charakteristikami. Bude zkoumat jejich vlastnosti a možné metody odhadu těchto charakteristik. Rovněž bude diskutovat rozdíly mezi nimi a určí hodnoty těchto charakteristik pro různé druhy jednoduchých bodových procesů.
|
|
|
Hodnocení schopnosti stereognózie u skupiny osob se zrakovým postižením a skupiny fyzioterapeutů
Poubová, Jana ; Nováková, Tereza (vedoucí práce) ; Prokešová, Michaela (oponent)
Hodnocení schopnosti stereognózie u skupiny osob se zrakovým postižením a skupiny fyzioterapeutů Vymezení problému: U osob se zrakovým postiženímje předpoklad, že budou mít lépe vyvinuto hmatové vnímáni jako kompenzaci zrakového handicapu, ale i u fyzioterapeutů můžeme předpokládat, že dojde vlivem manuálního kontaktu s povrchem těla pacienta ke zlepšení taktilního a propiioceptivního vnímání a tím i schopnosti stereognózie, tedy rozlišování předmětů podle velikosti, tvaru a povrchu bez zrakové kontroly. Naše studie se tedy zaměřuje na testování této schopnosti u skupiny osob se zrakovým postižením a skupiny fyzioterapeutů. CO práce: Zhodnotit stereognózii u skupiny osob se zrakovým postižením, konkrétně u nevidomých a slabozrakých osob a u skupiny fyzioterapeutů s praxí v oboru minimálně Slet. Metoda řelenf: Byly stanoveny tři jednoduché a časově nenáročné zkoušky, které byly následně otestovány u vybraných osob. Výsledky: Byla zjištěna lepší schopnost stereognózie u skupiny osob se zrakovým postižením než u skupiny fyzioterapeutů. Závfr: Byla prokázána lepší schopnost stereognózie u osob zrakově postižených než u fyzioterapeutů. Pro doplněni by bylo vhodné provést testováni také u běžné populace, neboť mdžeme předpokládat, že by fyzioterapeuté dosáhli lepších výsledků než běžná populace. Klfěová...
|
|
|
Sekvenční Monte Carlo metody
Sobková, Eva ; Zikmundová, Markéta (vedoucí práce) ; Prokešová, Michaela (oponent)
Monte Carlo metody jsou metody pro simulaci stochastických systémů. Sekvenční Monte Carlo metody využívají postupně přicházející pozorování ke zpřesňování odhadu. V práci zavedeme nejprve skrytý markovský model, potom diskutujeme výhody a nevýhody třech přístupů k filtraci. Jde o perfektní Monte Carlo simulaci, Importance Sampling a sekvenční Importance Sampling. Tato diskuze nás dovede k přidání dodatečného kroku přegenerování a k formulaci klasického částicového filtru. Uvedeme ještě modifikaci Metropolis-Hastingsova algoritmu pro klasický částicový filtr. Zvolíme skrytý markovský model používaný promodelování stochastické volatility a částicový filtr i modifikovaný Metropolis-Hastingsův algoritmus implementujeme v softwaru Wolfram Mathematica verze 8.
|
host ::
RSS.