| |
|
Issues in adopting DSGE models for use in the policy process
Fukač, Martin ; Pagan, Adrian
Práce se zabývá třemi oblastmi - návrh modelu, sladění údajů a operační požadavky. Práce začíná obecnou diskuzí o struktuře dynamických stochastických modelů všeobecné rovnováhy (DSGE), kde autoři zkoumají problémy, jako např. (i) typy restrikcí, které DSGE modely představují pro systémovou dynamiku, (ii) implikace, kterou by tyto modely měly pro "lokační parametry", konkrétně tempo růstu, a (iii) zda tyto modely mohou sledovat dlouhodobý pohyb veličin a odpovídající dynamické přizpůsobování.
Plný text: PDF
|
|
Detekce lineární části Patlak-Rutlandova grafu
Šmídl, Václav
Detekce lineární části grafu je častým problémem při analýze dat. Konkrétně pro Patlak-Rutlandův graf je daný úkol důležitý pro správné vyhodnocení funkce ledvin ze scintigrafického vyšetření. Automatická metoda detekce byla navržena a testována na šestnácti sadách reálných medicínských dat.
|
|
Dynamické rozhodování s použitím strategie založené na rozložení iterací v čase
Šindelář, Jan ; Křivánek, O.
Tato práce se zabývá využitím přibližných metod dynamického rozhodování na problém obchodování s futures kontrakty. Cílem byl navrhnout optimální rozhodovací strategii, tj. soubor rozhodovacích pravidel generující optimální rozhodnutí v každém čase t.Teoreticky odvozený algoritmus je pak následně experimentálně vyzkoušen, vyhodnocen a srovnáván s jinými návrženými algoritmy na reálných ekonomických datech. Na testovaných datech vykazoval nově navržený algoritmus lepší výsledky, než na který bylo navazováno.
|
|
Transformace finančních dat určených pro dynamické rozhodování
Chudoba, M. ; Jirsa, Ladislav
V přredložené práci je přiblížen problém optimálního rozhodování při burzovním obchodování s tzv. "financial futures", tj. s termínovanými finančními obchody. Tato úloha je převedena do zjednodušeného matematického modelu, který je řešitelný za pomoci metod Bayesovského odhadování. Finanční data jsou modelována autoregresním modelem s normálním šumem, jelikož je již vyvinuta řada nástrojů předpokládajících právě normální šum, které slouží k predikci vývoje ceny na trhu. Hlavním cílem této práce je porovnávání výhodnosti různých transformací vstupních dat tak, aby jejich šum měl normální rozdělení a tudíž aby predikce ceny byla co nejpřesnější. Příslušný algoritmus je naprogramován v jazyce Matlab; prezentace dosažených výsledků tvoří závěrečnou část této práce.
|
| |
| |
| |
| |
| |