|
|
Statistical models for prediction of project duration
Oberta, Dušan ; Žák, Libor (oponent) ; Hübnerová, Zuzana (vedoucí práce)
The aim of this thesis is to introduce statistical models suitable for data analysis and apply them on real data related to time duration of projects based on characteristics of given projects. In the first chapter, linear regression models based on the least squares method are studied, including their properties and prediction intervals. The next chapter deals with the problematics of generalized linear models, which are based on the maximum likelihood estimation principle. Also basic properties of generalized linear models and asymptotic confidence intervals for expected values are described. In the next chapter, regression trees are introduced, with two methods of growing the trees, namely least squares and maximum likelihood estimation. Also basic principles of pruning the trees and confidence intervals for expected values were described. Derivation of maximum likelihood estimation for regression trees and confidence intervals are to a great extent own work of the author. The last described models are random forests, including their basic properties and confidence intervals for expected values. Throughout these chapters, methods for assessing model's quality, selection of optimal submodel and finding optimal values for tuning parameters were also described. At the end, the studied models and algorithms are implemented in Python and applied on real data.
|
|
|
One factor models of interest rates
Jambor, Matúš ; Myška, Petr (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Název práce: Jednofaktorové modely úrokových sadzieb Autor: Matúš Jambor Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Petr Myška Abstrakt: V práci študujeme modely úrokových sadzieb, ktoré sa uplatňujú v ob- lasti finančnej matematiky a aktuárskych vied. Existuje niekol'ko modelov, ktoré sa snažia čo najvierohodnejšie popísat' správanie výnosovej krivky, pričom vo väčšine prípadov využívajú aparát z teórie pravdepodobnosti a náhodných procesov. Tieto modely slúžia taktiež na ocenenie finančných de- rivátov, ktorých cena sa odvíja od pohybov úrokových sadzieb. Zaoberáme sa troma jednofaktorovými modelmi, ktoré bližšie predstavíme v druhej ka- pitole. V poslednej kapitole sa budeme venovat' kalibrácii týchto modelov na reálne dáta. Klíčová slova: jednofaktorové modely, úrokové sadzby, metóda maximálnej vierohodnosti 1
|
|
|
Parameter estimating in time series models
Kostárová, Aneta ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Prášková, Zuzana (oponent)
Táto práca sa zaoberá metódami odhadov parametrov v lineárnych modeloch časových radov. Najčastejšie používanou odhadovou metódou v softvérových produktoch je metóda maximálnej vierohodnosti. Teoretická časť práce rozoberá odhad parametrov v modeloch typu ARMA podmienenou a nepodmienenou metódou maximálnej vierohodnosti, metódy ilustruje na modeloch nižších rádov. Praktická časť skúma a popisuje implementáciu od- hadových metód v softvéroch Mathematica a R. Súčasťou je porovnanie kvality odhadov daných softvérov a nadobudnuté poznatky sa využívajú v simulačnej štúdii. 1
|
|
|
Models of binary time series
Kunayová, Monika ; Zichová, Jitka (vedoucí práce) ; Cipra, Tomáš (oponent)
Táto práca sa venuje časových radom binárnych premenných, ktoré sa vyskytujú v mnohých spoločenských sférach. Indikátor môže značiť prekročenie určitej hodnoty alebo výskyt nejakého javu. V práci sa zaoberáme logistickým rozdelením a jeho vlastnosťami, parciálnou vierohodnostnou funkciou, ktorá umožňuje pracovať so závislými dátami, a odvodíme užitočné vzťahy pre praktickú aplikáciu, ktorá pozostáva zo simulácie časového radu a z analýzy reálnych dát pomocou voľne šíriteľného softvéru R.
|
|
|
Zero inflated Poisson model
Veselý, Martin ; Komárek, Arnošt (vedoucí práce) ; Hlávka, Zdeněk (oponent)
Táto práca sa zaoberá Poissonovým rozdelením s nadbytočnými nulami. Ako prvé je zavedený model Poissonovho rozdelenia a jeho zovšeobecnenie na model s nadbytočnými nulami. Sú odvodené základné vlastnosti takto rozšíreného rozdelenia. Ďalej sú opísané základy momentovej metódy a metódy maximál- nej vierohodnosti. Obidve sú použité na odhad parametrov tohto rozdelenia. Analyzuje sa uskutočniteľ- nosť výpočtu rozdelenia odhadov získaných momentovou metódou. Následne je odvodené asymptotické rozdelenie maximálne vierohodných odhadov a z neho vyplývajúcich intervalov spoľahlivosti. V poslednej kapitole je prevedená numerická simulácia odvodených asymptotických vlastností. Špeciálna pozornosť je venovaná situáciám, v ktorých nie sú splnené podmienky regularity. 1
|
|
|
One factor models of interest rates
Jambor, Matúš ; Myška, Petr (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Název práce: Jednofaktorové modely úrokových sadzieb Autor: Matúš Jambor Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Petr Myška Abstrakt: V práci študujeme modely úrokových sadzieb, ktoré sa uplatňujú v ob- lasti finančnej matematiky a aktuárskych vied. Existuje niekol'ko modelov, ktoré sa snažia čo najvierohodnejšie popísat' správanie výnosovej krivky, pričom vo väčšine prípadov využívajú aparát z teórie pravdepodobnosti a náhodných procesov. Tieto modely slúžia taktiež na ocenenie finančných de- rivátov, ktorých cena sa odvíja od pohybov úrokových sadzieb. Zaoberáme sa troma jednofaktorovými modelmi, ktoré bližšie predstavíme v druhej ka- pitole. V poslednej kapitole sa budeme venovat' kalibrácii týchto modelov na reálne dáta. Klíčová slova: jednofaktorové modely, úrokové sadzby, metóda maximálnej vierohodnosti 1
|
|
|
Statistical problems in Markov chains with applications in finance
Chudý, Marek ; Prokešová, Michaela (vedoucí práce) ; Pawlas, Zbyněk (oponent)
Názov práce: Štatistické metódy v Markovských reťazcoch s aplikáciami vo finan- Ciách Autor: Marek Chudý Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedúci bakalárskej práce: RNDr. Michaela Prokešová, Ph.D. Abstrakt: V práci študujeme metódy odhadovania pravdepodobností prechodu v Markovských reťazcoch. Zaoberáme sa dvomi prístupmi pre odhady pravde- podobností prechodu a to pre dáta úplné a dáta agregované. V druhej kapitole predstavíme obe metódy z teoretického hľadiska a uvedieme príklady testov hy- potéz na naše odhady. V poslednej kapitole obe metódy aplikujeme na skutočné dáta pochádzajúce z poisťovne. V závere porovnáme výsledky získané obidvomi metódami. Kľúčové slová: Markovské reťazce, pravdepodobnosti prechodu, metóda maximál- nej vierohodnosti, metóda najmenších štvorcov
|
host ::
RSS.