|
|
Návrh řešení studeného startu doporučovacího systému
MAŠTALÍŘ, Jakub
Hlavní téma této bakalářské práce tkví v návrhu a implementaci modulu doporučovacího systému v oblasti turistiky a cestování. V teoretické části je cílem zmapovat prostředí doporučovacích systémů, jejich typy a přístupy. Dále je zde popsán problém studeného startu a teorie Bayesovských sítí, na jejichž základě budou zpracovávána a prezentována data pro doporučení. V praktické části již programujeme a testujeme doporučovací modul, je zde uveden popis využitých technologií a jsou rozebrány jednotlivé funkcionality doporučovacího modulu zaměřeného na ubytování v Českých Budějovicích
|
|
|
Porovnání traktorů výkonové třídy nad 200 kW
Maštalíř, Jakub ; Šařec, Ondřej (vedoucí práce) ; Kavka, Miroslav (oponent)
Cílem této bakalářské práce je porovnat traktory výkonové třídy nad 200 kW dle zvolených kritérií. V první části se věnuji konstrukci traktorů a vysvětlení principu funkce technologií v nich používaných.
Druhá část této práce je věnována představení několika vybraných světových výrobců traktorů.
Třetí část je zaměřena na vlastní porovnání traktorů dle zadaných kritérií. Je zde uvedena porovnávací metoda, popis jednotlivých traktorů a výsledek mého porovnání.
V závěru je vysvětlen výsledek porovnání a shrnutí celé bakalářské práce.
|
|
|
Konstrukce rizikových prémií při obchodování v odchylce na OTE
Maštalíř, Jakub ; Brada, Jaroslav (vedoucí práce) ; Blaheta, Petr (oponent)
Diplomová práce přibližuje energetické trhy z pohledu obchodníka elektřiny působícího na maloobchodním trhu, konkrétně dodavatele elektřiny koncovým odběratelům. První část práce seznamuje čtenáře se základními postupy uplatňovanými při správě portfolia koncových odběratelů, což zahrnuje měření a vyhodnocování reálné spotřeby, plánování a predikce a samozřejmě finální vyhodnocení odchylky. Druhá část práce vysvětluje principy řízení rovnováhy celé elektrizační soustavy ČEPS, principy systému zúčtování odchylek a popisuje jeho současné nastavení se zaměřením na to, jakým způsobem motivuje účastníky trhu k minimalizaci vlastních odchylek a tedy ke zlepšení celkové rovnováhy elektrizační soustavy. Finální třetí část popisuje základní konstrukci rizikové přirážky, kterou si dodavatel účtuje k ceně silové elektřiny na náklady spojené s existencí odchylky svých koncových odběratelů. Dále je ukázáno, jakým způsobem ovlivňuje výši této přirážky závislost na systémové odchylce a základní model rozšířen tak, aby zohledňoval i tento faktor. Protože dodavatel nestanovuje tuto přirážku pro každého koncového odběratele zvlášť, ale pro celé portfolio, je v závěru také prozkoumáno i fungování a síla portfolio efektu, který přináší dodatečné úspory v nákladech na zúčtování odchylky. Zohledněna je také možná přítomnost závislosti mezi odchylkami jednotlivých odběratelů. Poprvé v české akademické literatuře tak byli podrobněji prozkoumány ekonomické problémy, které řeší dodavatel elektřiny koncovým odběratelům, a v ucelené podobě podána analýza a návrh řešení jednoho takového problému. Hlavní přínos této diplomové práce ale spočívá v otevření tématu dalšímu zkoumání na akademické půdě.
|
|
|
Struktura a vlastnosti modelu GARCH(1,1)
Maštalíř, Jakub ; Pígl, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámit čtenáře s ekonometrickým přístupem k modelování volatility finančních časových řad a prozkoumat konstrukci, vlastnosti a omezení populárního modelu GARCH(1,1) při jeho aplikaci na reálná data z trhu a to v širším kontextu než je obvykle prezentován v referenční literatuře. V první části si zopakujeme vybrané důležité statistické pojmy z oblasti ekonometrie časových řad, které v navazujících částech budeme potřebovat a které dále budeme již běžně používat. Pohovoříme rovněž poněkud obecněji o volatilitě, jejím modelování a vůbec měření, neboť její skutečné hodnoty vlastně neznáme a pozorujeme na trzích pouze její projevy. Zmíníme důležité statistické nástroje sloužící ovšem jako nenahraditelný komplement samotného modelu GARCH při jeho používání. Ten si představíme ve druhé části, kde prozkoumáme jeho typické vlastnosti, výhody, omezení a samozřejmě statistickou inferenci. Protože se jedná o velmi flexibilní model s obecnější stavbou, probereme rovněž i komplikace vznikající při aplikacích vůbec a způsoby jejich řešení. Ve třetí části potom provedeme aplikaci na reálná data, názorně ukážeme projevy prostudovaných vlastností a na závěr také ověříme, do jaké míry je tento model skutečně schopen volatilitu odhadovat.
|
host ::
RSS.