Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Metody předvídání volatility
Hrbek, Filip ; Witzany, Jiří (vedoucí práce) ; Fičura, Milan (oponent)
V této diplomové práci jsem shrnul základní přístupy k modelování volatility, které vycházejí z frekventistické a z bayesovské statistiky. Modely volatility byly aplikovány na časové řady různých měnových párů (EURUSD, GBPUSD a CZK USD) s různou frekvencí (od vteřinových výnosů až po denní výnosy). Zkoumanými modely z klasické statistiky byly modely EWMA, GARCH, EGARCH, IGARCH a GJRGARCH. Pro odhad bayesovkých modelů bylo potřeba nejdříve vytvořit správný MCMC algoritmus, na jehož základě jsme poté zkoumali modely jump diffusion s konstantní volatilitou a jump diffusion se stochastickou volatilitou. Všechny modely byly odhadnuty jako jednorozměrné. Nejlepších výsledků metodou Mincer Zarnowitzovi regrese bylo dosaženo u modelu jump diffusion se stochastickou volatilitou. V těsném závěsu byl model GJR-GARCH spolu s jump diffusion modelem s konstantní volatilitou, který však volatilitu nadhodnocoval. Ještě horší byl zbytek modelů, z který nejlépe volatilitu předvídal IGARCH model. Tyto výsledky potvrzuje i koeficient R squared.
Finanční deriváty v České republice a v Evropské unii
Hrbek, Filip ; Witzany, Jiří (vedoucí práce) ; Baran, Jaroslav (oponent)
Bakalářská práce se bude zabývat obchodováním s finančními deriváty v České republice a porovnáním s obchody v rámci Evropské unie. Úvodní část bude věnována základním pojmům, charakteristice a rozdělením derivátů. Následovat bude popis jednotlivých druhů derivátů. Třetí část bude věnována obchodování v České republice a analýze jeho specifik, zejména v porovnání s derivátovými trhy v Evropské unii.
Programovací nástroje pro tvorbu expertních systémů
Hrbek, Filip ; Berka, Petr (vedoucí práce) ; Svátek, Vojtěch (oponent)
Tato bakalářská práce má za cíl prozkoumat nabídku programovacích nástrojů pro tvorbu expertních systému a pomocí stanovených kritérií porovnat vybrané prostředky. Rozděluje se na dvě části, teoretickou a praktickou. První z nich se snaží nastínit a popsat problematiku expertních systémů včetně rozdělení programovacích nástrojů na obecné programovací jazyky, programovací jazyky umělé inteligence a vývojová prostředí expertních systémů, aby čtenář získal představu obecného modelu, se kterým bude srovnávat praktické aplikace. Praktická část začíná popisem kritérií, kterých jsem si všímal. Samotná studie poskytuje popis jednotlivých nástrojů, který jsem získal studiem manuálů, tutoriálů, informací od výrobců, zkoušením a testováním daných aplikací. V závěru jsem je tabulkovou formou porovnal. Jelikož nabídka na dnešním trhu přesahuje možnosti této práce, tak jsem vybral pouze omezený počet příkladů.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.