Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 5 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Logaritmicky optimální investování
Král, Stanislav ; Dostál, Petr (vedoucí práce) ; Večeř, Jan (oponent)
1. Abstrakt Nechť máme kapitál, který budeme redistribuovat do nějakých investičních příležitostí. Finanční ohodnocení těchto investic bude tvořit posloupnost nezávis- lých, stejně rozdělených náhodných vektorů nabývajících konečně mnoha hodnot. Při každé investici budeme znát a brát v potaz celou historii těchto ohodnocení. Ukazuje se, že pokud naší strategií bude vždy maximalizovat střední hodnotu lo- garitmu hodnoty investice, označme ji Λ∗ , pak je tato strategie v určitém smyslu asymptoticky nejlepší možná. Pokud libovolná strategie Λ se limitně neblíží k Λ∗ a pokud x jde limitně k nekonečnu, potom jednak střední hodnota času, za který si vyděláme alespoň x užitím Λ∗ , je o nekonečno menší, než kdybychom užili Λ, a také si vyděláme nekonečněkrát více při strategii Λ∗ . 1
Logaritmicky optimální investování
Král, Stanislav ; Dostál, Petr (vedoucí práce) ; Večeř, Jan (oponent)
Nechť máme kapitál, který budeme redistribuovat do nějakých investičních příležitostí. Finanční ohodnocení těchto investic bude tvořit posloupnost nezá- vislých, stejně rozdělených náhodných vektorů nabývajícící kladných hodnot v nějakém uzavřeném intervalu. Při každé investici budeme znát a brát v potaz celou historii těchto ohodnocení. Ukazuje se, že pokud naší strategií bude vždy maximalizovat střední hodnotu logaritmu zisku z těchto investic, pak je tato stra- tegie v určitém smyslu asymptoticky optimální. 1
Logaritmicky optimální investování
Král, Stanislav ; Dostál, Petr (vedoucí práce) ; Večeř, Jan (oponent)
1. Abstrakt Nechť máme kapitál, který budeme redistribuovat do nějakých investičních příležitostí. Finanční ohodnocení těchto investic bude tvořit posloupnost nezávis- lých, stejně rozdělených náhodných vektorů nabývajících konečně mnoha hodnot. Při každé investici budeme znát a brát v potaz celou historii těchto ohodnocení. Ukazuje se, že pokud naší strategií bude vždy maximalizovat střední hodnotu lo- garitmu hodnoty investice, označme ji Λ∗ , pak je tato strategie v určitém smyslu asymptoticky nejlepší možná. Pokud libovolná strategie Λ se limitně neblíží k Λ∗ a pokud x jde limitně k nekonečnu, potom jednak střední hodnota času, za který si vyděláme alespoň x užitím Λ∗ , je o nekonečno menší, než kdybychom užili Λ, a také si vyděláme nekonečněkrát více při strategii Λ∗ . 1
Divergence mezi modely a daty pri hypotetickém a empirickém kvantování
Vajda, Igor ; van der Meulen, Edward
Je ukazáno, že hypotetické kvantování generuje clasická statistická kriteria Pearsonova typu, zatim co empirické kvantování generuje kriteria asymptoticky ekvivalentní klasickým přírůstkovým statistickým kriteriím.Jsou odvozeny asymptotické vlastnosti empiricky generovaných kriterií a dokázána optimálnost kvadratického kriteria.
Testy dobré shody na základě pozorování kvantových pomocí teoretických a výběrových kvantilů
Vajda, Igor ; van der Meulen, E.
Výzkumná zpráva studuje statistiky dobré shody definovaných pomocí divergencí, speciálně mocninných divergencí, mezi hypotetickými a empirickými distribucemi kvantovanými pomoci hzpotetických nebo empirických kvantilů. Jsou odvozeny nové asymptotické výsledky a taktéž nové vztahy ke klasickým statistikám dobré shody.

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