Generování scénářů z mnohorozměrných rozdělení
Scenario generation for multidimensional distributions
Generování scénářů z mnohorozměrných rozdělení
diploma thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/81155Identifiers
Study Information System: 140742
Collections
- Kvalifikační práce [10932]
Author
Advisor
Consultant
Kozmík, Václav
Referee
Kaňková, Vlasta
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Probability, mathematical statistics and econometrics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
16. 9. 2015
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Slovak
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
C-vine kopule, hlavní komponenty, metoda shody momentůKeywords (English)
C-vine copula, principal components, method of momentsNěkteré metody pro generování scénářů z mnohorozměrných rozdělení předpokládají znalost generování z jednorozměrných rozdělení. Těm se věnuje kapitola 3. Na konci kapitoly jsou uvedeny odkazy na vhodné algoritmy. Kapitola 4 se věnuje vybraným metodám pro generování scénářů z mnohorozměrných rozdělení. V kap. 4.3 představíme algoritmus pro generování scénářů nevyužívájící žádný předpoklad o rozdělení kromě zadaných prvních čtyř momentů a korelací. Metodu generování scénářů pomocí aproximace mnohorozměrného normálního rozdělení binomickým rozdělením popisujeme v kapitole 4.5. Redukcí dimenze pomocí metody hlavních komponent se zabýváme v kapitole 4.4, algoritmus je uveden pro předpoklad normálního rozdělení. V kapitole 4.6 představíme základy teorie kopulí a metodologii pro generování scénářů pomocí C-vine kopule. V kapitole 5 implementujeme vybrané metody generování scénářů na odhad denních hodnot v riziku pro vybrané indexy a výsledky diskutujeme. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Some methods for generating scenarios from multidimensional distribution assume we are able to generate scenarios from the one-dimensional distribution. We dedicate chapter 3 to this problem. At the end of the chapter, we provide references for applicable algorithms. Chapter 4 is focused on selected methods for generating scenarios from multidimensional distributions. In chapter 4.3, we introduce an algorithm for generating scenarios, which do not use any assumption about the distribution, except the first four moments and correlations to be specified. A method of generating scenarios based on approximation of multivariate normal distribution by the binomial distribution is described in chapter 4.5. Dimension reduction technique using principal components is presented in chapter 4.4. The algorithm is presented under the assumption of normal distribution. In chapter 4.6, we introduce the basics of the copula theory and a method for generating scenarios by C-vine copula. In chapter 5, we implement selected methods for generating scenarios for the estimation of daily value at risk for selected indexes and we discuss the results. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)