Show simple item record

Principal components analysis and its applications
Metoda hlavních komponent a její aplikace
dc.contributor.advisorHendrych, Radek
dc.creatorDubová, Mária
dc.date.accessioned2017-05-08T19:06:43Z
dc.date.available2017-05-08T19:06:43Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/50830
dc.description.abstractV predloženej práci sa zaoberáme metódou hlavných komponentov. V prvej časti textu študujeme hlavné komponenty z rôznych aspektov, ako na- príklad ich odvodenie pre viacrozmerný náhodný vektor z obecného rozdelenia alebo rozlíšime ich výpočet na základe kovariančnej či korelačnej matice. Dôle- žitý je taktiež správny výber počtu hlavných komponentov, čím efektívne znížime počet dimenzií dát pri snahe zachovať čo najväčšie množstvo informácie. Teore- tické znalosti podkladáme ilustračnými príkladmi. V druhej časti sa zameriavame na hodnotu v riziku. Tento pojem je v práci definovaný spolu so vzťahmi na jej výpočet. Ďalej venujeme pozornosť praktickej aplikácií tohoto konceptu a metódy hlavných komponentov v prípade úrokových mier s rôznou dobou splatnosti, čo následne využijeme k výpočtu hodnoty v riziku pre rozličné portfólia. 1cs_CZ
dc.description.abstractIn the present thesis, we deal with the principal components analy- sis. In the first of this text, we study different aspects of principals components, for instance, their derivation for a multidimensional random vector from general distribution or their calculation based on a covariance or correlation matrix. It is also important to choose the proper number of principal components for reducing the dimensionality of data in order to preserve most of information. Theoretical knowledge are illustrated with several examples. In the second part of the thesis, we focus on the value at risk. This term is defined in the text also with seve- ral usual formulas to calculate it. Then, we deal with a practical application of this concept and the principal component analysis. Concretely, we analyse the portfolio of some different interest rates to obtain the value at risk in some cases. 1en_US
dc.languageSlovenčinacs_CZ
dc.language.isosk_SK
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectmetóda hlavných komponentovcs_CZ
dc.subjecthlavné komponentycs_CZ
dc.subjectvarianciacs_CZ
dc.subjecthodnota v rizikucs_CZ
dc.subjectprincipal component analysisen_US
dc.subjectprincipal componentsen_US
dc.subjectvarianceen_US
dc.subjectvalue at risken_US
dc.titleMetoda hlavních komponent a její aplikacesk_SK
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2012
dcterms.dateAccepted2012-01-23
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId90684
dc.title.translatedPrincipal components analysis and its applicationsen_US
dc.title.translatedMetoda hlavních komponent a její aplikacecs_CZ
dc.contributor.refereePrášková, Zuzana
dc.identifier.aleph001426760
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial Mathematicsen_US
thesis.degree.disciplineFinanční matematikacs_CZ
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
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 matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial Mathematicsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csV predloženej práci sa zaoberáme metódou hlavných komponentov. V prvej časti textu študujeme hlavné komponenty z rôznych aspektov, ako na- príklad ich odvodenie pre viacrozmerný náhodný vektor z obecného rozdelenia alebo rozlíšime ich výpočet na základe kovariančnej či korelačnej matice. Dôle- žitý je taktiež správny výber počtu hlavných komponentov, čím efektívne znížime počet dimenzií dát pri snahe zachovať čo najväčšie množstvo informácie. Teore- tické znalosti podkladáme ilustračnými príkladmi. V druhej časti sa zameriavame na hodnotu v riziku. Tento pojem je v práci definovaný spolu so vzťahmi na jej výpočet. Ďalej venujeme pozornosť praktickej aplikácií tohoto konceptu a metódy hlavných komponentov v prípade úrokových mier s rôznou dobou splatnosti, čo následne využijeme k výpočtu hodnoty v riziku pre rozličné portfólia. 1cs_CZ
uk.abstract.enIn the present thesis, we deal with the principal components analy- sis. In the first of this text, we study different aspects of principals components, for instance, their derivation for a multidimensional random vector from general distribution or their calculation based on a covariance or correlation matrix. It is also important to choose the proper number of principal components for reducing the dimensionality of data in order to preserve most of information. Theoretical knowledge are illustrated with several examples. In the second part of the thesis, we focus on the value at risk. This term is defined in the text also with seve- ral usual formulas to calculate it. Then, we deal with a practical application of this concept and the principal component analysis. Concretely, we analyse the portfolio of some different interest rates to obtain the value at risk in some cases. 1en_US
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 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