|
|
On the predictibility of Central European stock returns: Do Neural Networks outperform modern economic techniques?
Baruník, Jozef ; Žikeš, Filip (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
V této práci jsou aplikovány neuronové sítě jako neparametrická, nelineární metoda modelování na středoevropské trhy (Český, Polský, Maďarský a Německý). V prvních dvou kapitolách je definováno prognózování v kontextu klasické ekonometrické analýzy ve spojení s neuronovými sítěmi. Dále jsou prezentovány optimalizační metody použité při testování - konjugovaný gradient, Levenberg- Marquardt a genetické algoritmy, a nakonec statistické metody pro srovnání přesnosti předpovědí různých modelů a jejich ekonomickou signifikaci. V empirickém modelování je nejdřív ukázána výkonnost neuronové sítě na chaotické časové řadě Mackey-Glass. Dále následuje analýza reálných denních a týdenních časových řad středoevropských indexů pro období let 2000 až 2006, kde je ukázáno, že Neuronové sítě predikují denní výnosy DAX a týdenní výnosy PX50, BUX se signifikantně nižší chybou pomocí časových řad historických výnosů než ostatní ekonometrické metody. Podobných výsledků bylo dosaženo při predikci národního výnosu pomocí zpožděných výnosů alespoň jednoho z ostatních indexů. Dále je taky ukázáno, že s Neuronovou sítí byla dosažena ekonomická signifikace predikce denních i týdenních výnosů PX-50, BUX i DAX. Přesnost předpovědí testovaných řad se pohybuje kolem 60%, co považujeme za dobrý výsledek. V poslední kapitole je...
|
|
|
Registrace ultrazvukových sekvencí s využitím evolučních algoritmů
Hnízdilová, Bohdana ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se věnuje registraci ultrazvukových sekvencí s využitím evolučních algoritmů. V teoretické části práce je popsán proces registrace obrazů a jeho optimalizace pomocí genetických a metaheuristických algoritmů. V práci jsou také uvedeny problémy, které se mohou vyskytnout při registraci ultrasonografických snímků a různé přístupy k jejich registraci. V praktické části práce byla implementováno a srovnáno několik metod optimalizace pro registraci řady sekvencí.
|
|
|
On the predictability of Central European stock returns : "Do neural networks outperform modern econometric techniques?"
Baruník, Jozef ; Schneider, Ondřej (vedoucí práce)
V této práci jsou aplikovány neuronové sítě jako neparametrická, nelineární metoda modelování na středoevropské trhy (Český, Polský, Maďarský a Německý). V prvních dvou kapitolách je definováno prognózování v kontextu klasické ekonometrické analýzy ve spojení s neuronovými sítěmi. Dále jsou prezentovány optimalizační metody použité při testování - konjugovaný gradient, Levenberg-Marquardt a genetické algoritmy, a nakonec statistické metody pro srovnání přesnosti předpovědí různých modelů a jejich ekonomickou signifikaci. V empirickém modelování je nejdřív ukázána výkonnost neuronové sítě na chaotické časové řadě Mackey-Glass. Dále následuje analýza reálných denních a týdenních časových řad středoevropských indexů pro období let 2000 až 2006, kde je ukázáno, že Neuronové sítě predikují denní výnosy DAX a týdenní výnosy PX50, BUX se signifikantně nižší chybou pomocí časových řad historických výnosů než ostatní ekonometrické metody. Podobných výsledků bylo dosaženo při predikci národního výnosu pomocí zpožděných výnosů alespoň jednoho z ostatních indexů. Dále je taky ukázáno, že s Neuronovou sítí byla dosažena ekonomická signifikace predikce denních i týdenních výnosů PX-50, BUX i DAX. Přesnost předpovědí testovaných řad se pohybuje kolem 60%, co považujeme za dobrý výsledek. V poslední kapitole je použita...
|
|
|
On the predictability of Central European stock returns : "Do neural networks outperform modern econometric techniques?"
Baruník, Jozef ; Schneider, Ondřej (vedoucí práce)
V této práci jsou aplikovány neuronové sítě jako neparametrická, nelineární metoda modelování na středoevropské trhy (Český, Polský, Maďarský a Německý). V prvních dvou kapitolách je definováno prognózování v kontextu klasické ekonometrické analýzy ve spojení s neuronovými sítěmi. Dále jsou prezentovány optimalizační metody použité při testování - konjugovaný gradient, Levenberg-Marquardt a genetické algoritmy, a nakonec statistické metody pro srovnání přesnosti předpovědí různých modelů a jejich ekonomickou signifikaci. V empirickém modelování je nejdřív ukázána výkonnost neuronové sítě na chaotické časové řadě Mackey-Glass. Dále následuje analýza reálných denních a týdenních časových řad středoevropských indexů pro období let 2000 až 2006, kde je ukázáno, že Neuronové sítě predikují denní výnosy DAX a týdenní výnosy PX50, BUX se signifikantně nižší chybou pomocí časových řad historických výnosů než ostatní ekonometrické metody. Podobných výsledků bylo dosaženo při predikci národního výnosu pomocí zpožděných výnosů alespoň jednoho z ostatních indexů. Dále je taky ukázáno, že s Neuronovou sítí byla dosažena ekonomická signifikace predikce denních i týdenních výnosů PX-50, BUX i DAX. Přesnost předpovědí testovaných řad se pohybuje kolem 60%, co považujeme za dobrý výsledek. V poslední kapitole je použita...
|
|
|
Stabilizace videa využívající globální optimalizační algoritmy
Bartoš, Patrik ; Říha, Kamil (oponent) ; Kříž, Petr (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje stabilizaci videa pomocí optimalizačních algoritmů CRS (kontrolované náhodné prohledávání) a GA (genetický algoritmus). Popisuje proces lícování obrazu, geometrické transformace, interpolační metody, podobnostní kritéria a optimalizační algoritmy. Stručně popisuje také strukturu programu vytvořeného v prostředí MATLAB. V závěru práce jsou obsaženy výsledky dosažené stabilizace.
|
|
|
The Role of Advanced Option Pricing Techniques Empirical Tests on Neural Networks
Brejcha, Jiří ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Tato práce se zabývá porovnáním dvou pokročilých metod oceňování opcí aplikovaných na opce evropského stylu vypsané na index DAX. Práce zkoumá výkonnost především dvou modelů: modelu se stochastickou volatilitou založeného na asymetrickém nelineárním procesu GARCH, který navrhli Heston a Nandi (2000), dále pak přístupu využívajícím umělé neuronové sítě, přičemž jako referenční je zde použit klasický Black-Scholes-Mertonův model. Modely pro oceňování opcí jsou testovány nejen na datech pro období mezi 3. 7. 2006 - 30. 10. 2009, ale i na jednotlivých podsouborech dat nazvaných jako "data před krizí" a "data v krizi", kde je přelomovým dnem 17. 4. 2008. Hlavním cílem práce je nalezení nejvhodnějšího oceňovacího nástroje opcí a to jak pro "data před krizí", tak i pro "data v krizi". První dvě kapitoly uvádějí do problematiky opčního oceňování, přičemž následující třetí kapitola poskytuje teoretické zázemí vztahující se k výše uvedeným metodám. V práci je též shrnut teoretický rámec různých nelineárních optimalizačních algoritmů, jako je metoda klesajícího gradientu, metoda zpětného šíření, kvasi-Newtonova metoda a Levenberg-Marquardtův algoritmus. Empirická část pak ukazuje, že žádný z uvedených modelů nepřevyšuje ve všech kategoriích svým výkonem ty ostatní. Nicméně přesto můžeme vyslovit závěr, že...
|
|
| |
|
|
Generování školních rozvrhů
Pchálek, Jan ; Hrubý, Martin (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na problém generování školních rozvrhů. Řešení je implementováno v jazyce Java a je založeno na dvou heuristických algoritmech(monte carlo a simulované žíhání). Výsledné řešení je pak porovnáno s již existujícími aplikacemi.
|
|
|
Evoluční algoritmy
Haupt, Daniel ; Polách, Petr (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
První část práce je teoretická a zabývá se optimalizací a evolučními algoritmy, které jsou používány k řešení složitých optimalizačních problémů. Konkrétně jsou popsány algoritmy diferenciální evoluce, genetický algoritmus, simulované žíhání a deterministický neevoluční algoritmus zakázané prohledávání. Dále je diskutována problematika testování optimalizačních algoritmů pomocí tzv. galerii testovacích funkcí a testování pomocí srovnání výsledků algoritmů při řešení problému obchodního cestujícího. Ve druhé části práce jsou všechny uvedené algoritmy testovány na 11 testovacích funkcích a na třech modelech rozmístění měst v problému obchodního cestujícího. Nejprve jsou algoritmy srovnávány s možností neomezeného přístupu k účelové funkci a dále s omezenou možností přístupu k účelové funkci. Veškerá data jsou statisticky a graficky zpracována. Jednotlivé algoritmy jsou seřazeny dle úspěšnosti.
|
|
|
Mravenčí kolonie
Hart, Pavel ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá rešerší optimalizačních algoritmů a dále pak implementací a porovnáním tří z nich. Jedná se o algoritmus mravenčí kolonie, zakázané prohledávání a simulované žíhání. Implementace algoritmů byla uzpůsobena k řešení problému obchodního cestujícího. U všech zmíněných algoritmů byla zkoumána a zhodnocena jejich časová náročnost a kvalita nalezeného řešení. U algoritmů mravenčí kolonie bylo navíc provedeno zhodnocení vlivu řídicích parametrů na kvalitu nalezeného řešení.
|
host ::
RSS.