|
| |
|
|
MCMC metody ve výpočetní statistice a ekonometrii
Volf, Petr
Práce připomíná podstatu a algoritmy Markov chain Monte Carlo metod (Gibbsův sampler, algoritmus Metropolise a Hastingse) a ukazuje jejich použití jak v Bayesovské analýze dat, tak v problému optimalizace, ve spojení se simulovaným žíháním.
|
|
|
Porovnání aproximací v úlohách stochastické a robustní optimalizace
Houda, Michal
Článek se zabývá dvěma rozsáhlými oblastmi teorie optimalizace: stochastickým a robustním programováním. Specializuje se na dva různé přístupy v případě řešení optimalizačních úloh, ve kterých se vyskytuje náhodný prvek v omezeních. Jako způsob obejití tohoto problému je možné hledat řešení, které je přípustné pro téměř všechna omezení až na malou část. Oba přístupy nabízí odlišné metody zabývající se tímto požadavkem. Ve článku se snažíme nalézt základní rozdíly mezi oběma přístupy a ilustrovat tyto rozdíly na jednoduchém numerickém příkladě.
|
|
|
Optimální strategie na trhu s limitními objednávkami
Šmíd, Martin
V práci je definován problém rozhodování investora, který spojitě obchoduje na trhu s limitními objednávkami a chce maximalizhovat užitek z bohatství na svém investičním horizontu. Je ukázáno, že ve speciálních případech (riziková neutralita, kvadratická nebo exponenciální užitková funkce) může být tento rozhodovací problém faktorizován a, pokud jsou splňeny dodatečné předpoklady, i vyřešen.
|
|
|
Markovská vlastnost trhu s limitními objednávkami
Šmíd, Martin
V práci je fomulován přesný matematický popis trhu s limitními objednávkami (stav trhu je popisován pomocí atomické míry). Dále jsou formulovány postačující podmínky pro to, aby byl vývoj trhu Markovský: tato vlastnost je garantována tehdy, pokud agenti buď jednají zcela náhodně nebo nebo jsou jejich akce závislé pouze na aktuálním stavu trhu a externím náhodném elementu.
|
|
|
Úlohy stochastického programování s lineární kompensací: Aplikace na problematiku dvou manažérů
Kaňková, Vlasta
Úlohy stochastického programování s lineární kompensací jsou komposicí dvou optimalisačních úloh (vnitřní a vnější). Řešení vnější úlohy múže záviset na náhodném elementu pouze prostřednictvím pravděpodobnostní míry, zatímco řešení vnirřní úlohy může záviset na řešení vnější úlohy a na realisaci náhodného elementu. Evidentně, problematika dvou manažérů může (v mnoha případech) být popsána modelem tohoto typu, ve kterém chování hlavního manažéra odpovídá vnější úloze, optimální chování druhého manažéra je dáno vnitřní úlohou. Příspěvek je zaměřen na zkoumání vlastností vnitřní úlohy.
|
|
|
Aproximace stochastických a robustních optimalizačních úloh
Houda, Michal
Článek se zabývá dvěma rozsáhlými oblastmi teorie optimalizace: stochastickým a robustním programováním. Specializuje se na dva různé přístupy v případě řešení optimalizačních úloh, ve kterých se vyskytuje náhodný prvek v omezeních. Jako způsob obejití tohoto problému je možné hledat řešení, které je přípustné pro téměř všechna omezení až na malou část. Oba přístupy nabízí odlišné metody zabývající se tímto požadavkem. Ve článku se snažíme nalézt základní rozdíly mezi oběma přístupy a ilustrovat tyto rozdíly na jednoduchém numerickém příkladě.
|
|
| |
|
|
Empirické procesy ve stochastickém programování
Kaňková, Vlasta ; Houda, Michal
Studovat a řešit optimalizační úlohy závislé na pravděpodobnostní míře býva komplkované. Z toho důvodu byla v literatuře věnována velká pozornost studiu stability těchto úloh uvažované vzhledem k prostoru pravděpodobnostních měr. Práce je zaměřena na studium stability založené na Wassesteinově a Kolmogorově merice s L_1 normou v příslušném Eukleidově prostoru. Dosažené výsledky o stabilitě jsou aplikovány na empirické odhady.
|
|
| |
host ::
RSS.