Show simple item record

Optimal portfolios
dc.contributor.advisorHurt, Jan
dc.creatorVacek, Lukáš
dc.date.accessioned2018-09-26T10:06:42Z
dc.date.available2018-09-26T10:06:42Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/101091
dc.description.abstractIn this diploma thesis, selected techniques for construction of optimal portfo- lios are presented. Risk measures and other criteria (Markowitz approach, Value at risk, Conditional value at risk, Mean absolute deviation, Spectral risk measure and Kelly criterion) are defined in the first part. We derived analytical solution for some cases of optimization problems, in some other cases there exists numeri- cal solution only however. Advantages and disadvantages, theoretical properties and practical aspects of software implementation in Wolfram Mathematica are also mentioned. Simulation methods suitable for portfolio optimization are brie- fly presented with their motivation in the second part. Multivariate distributions: normal, t-distribution and skewed t-distribution are presented in the third part with connection to optimization of portfolio with assumption of multivariate dis- tribution of financial losses. Optimization methods are illustrated on real data in the fourth part of this thesis. Analytical methods are compared with numerical ones. 1en_US
dc.description.abstractTato diplomová práce představuje vybrané techniky konstrukce optimálních portfolií.V první části je pojednáno o mírách rizika a dalších kritériích (Markowi- tzův přístup, hodnota v riziku, podmíněná hodnota v riziku, střední absolutní odchylka, spektrální míra rizika a Kellyho kritérium). V některých případech je odvozeno analytické řešení optimalizační úlohy, jindy existuje jen numerické. Zmiňujeme výhody a nevýhody jednotlivých kritérií, teoretické vlastnosti a prak- tické aspekty softwarové implementace v softwaru Wolfram Mathematica. V druhé části jsou stručně představeny simulační metody, které jsou vhodné pro optima- lizaci portfolia, a je naznačena jejich motivace. V třetí části jsou představena mnohorozměrná rozdělení: normální, t-rozdělení a zešikmené t-rozdělení s návaz- ností na optimalizaci portfolia s předpokladem mnohorozměrného rozdělení ztrát. Ve čtvrté části práce jsou ilustrovány optimalizační metody na reálných datech. Analytické výpočty jsou porovnávány s numerickými. 1cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectoptimal portfolioen_US
dc.subjectrisk measureen_US
dc.subjectWolfram Mathematicaen_US
dc.subjectoptimální portfoliocs_CZ
dc.subjectmíra rizikacs_CZ
dc.subjectWolfram Mathematicacs_CZ
dc.titleOptimální portfoliacs_CZ
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2018
dcterms.dateAccepted2018-09-05
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId169267
dc.title.translatedOptimal portfoliosen_US
dc.contributor.refereeVečeř, Jan
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial and insurance mathematicsen_US
thesis.degree.disciplineFinanční a pojistná matematikacs_CZ
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csFinanční a pojistná matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial and insurance mathematicsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csTato diplomová práce představuje vybrané techniky konstrukce optimálních portfolií.V první části je pojednáno o mírách rizika a dalších kritériích (Markowi- tzův přístup, hodnota v riziku, podmíněná hodnota v riziku, střední absolutní odchylka, spektrální míra rizika a Kellyho kritérium). V některých případech je odvozeno analytické řešení optimalizační úlohy, jindy existuje jen numerické. Zmiňujeme výhody a nevýhody jednotlivých kritérií, teoretické vlastnosti a prak- tické aspekty softwarové implementace v softwaru Wolfram Mathematica. V druhé části jsou stručně představeny simulační metody, které jsou vhodné pro optima- lizaci portfolia, a je naznačena jejich motivace. V třetí části jsou představena mnohorozměrná rozdělení: normální, t-rozdělení a zešikmené t-rozdělení s návaz- ností na optimalizaci portfolia s předpokladem mnohorozměrného rozdělení ztrát. Ve čtvrté části práce jsou ilustrovány optimalizační metody na reálných datech. Analytické výpočty jsou porovnávány s numerickými. 1cs_CZ
uk.abstract.enIn this diploma thesis, selected techniques for construction of optimal portfo- lios are presented. Risk measures and other criteria (Markowitz approach, Value at risk, Conditional value at risk, Mean absolute deviation, Spectral risk measure and Kelly criterion) are defined in the first part. We derived analytical solution for some cases of optimization problems, in some other cases there exists numeri- cal solution only however. Advantages and disadvantages, theoretical properties and practical aspects of software implementation in Wolfram Mathematica are also mentioned. Simulation methods suitable for portfolio optimization are brie- fly presented with their motivation in the second part. Multivariate distributions: normal, t-distribution and skewed t-distribution are presented in the third part with connection to optimization of portfolio with assumption of multivariate dis- tribution of financial losses. Optimization methods are illustrated on real data in the fourth part of this thesis. Analytical methods are compared with numerical ones. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.code1


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2025 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV