Redukce scénářů v Monte Carlo metodách v optimalizaci
Scenario reduction in Monte Carlo methods in optimization
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/86253Identifikátory
SIS: 168713
Kolekce
- Kvalifikační práce [11196]
Autor
Vedoucí práce
Konzultant práce
Kozmík, Václav
Oponent práce
Branda, Martin
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Obecná matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
21. 6. 2017
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
Monte Carlo, redukce scénářů, optimalizace, výběr portfoliaKlíčová slova (anglicky)
Monte Carlo, scenario reduction, optimization, portfolio selectionTato práce se zabývá redukcí scénáøù pøi pou¾ití Monte Carlo metod. Hlavním cílem je posoudit, jaké výhody, èi zlep¹ení nám mù¾e redukce scénáøù poskytnout a zda nám mù¾e být v praxi u¾iteèná. V práci budeme prezentovat výsledky zís- kané pomocí vlastní implementace redukèního algoritmu v jazyku Python. Pro úèely posouzení efektivity redukce scénáøù byly vybrány dva konkrétní problémy. Prvním z nich je odhad konstanty π, který je pro tento úèel vhodný zejména proto, ¾e je znám pøesný výsledek. Druhým problém, na který se soustøedíme, je pak výbìr optimálního portfolia z daných akcií, který jsme vybrali proto, ¾e se jedná o pomìrnì nároèný a zajímavý problém umo¾òující posoudit èasovou efek- tivitu metody redukce scénáøù. Na základì na¹ich výpoètù docházíme k závìru, ¾e redukce scénáøù mù¾e být u¾iteèným nástrojem pro slo¾ité úlohy, je v¹ak tøeba si dávat pozor na vhodnou volbu pou¾ité metriky. 1