Zobrazit minimální záznam

Stochastický model katastrof cusp
dc.contributor.advisorVošvrda, Miloslav
dc.creatorVoříšek, Jan
dc.date.accessioned2021-05-20T15:41:35Z
dc.date.available2021-05-20T15:41:35Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/93990
dc.description.abstractNázev práce: Stochastický model katastrof cusp Autor: Jan Voříšek Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK Vedoucí disertační práce: Prof. Ing. Miloslav Vošvrda, CSc., Ústav teorie informace a automatizace AV ČR Abstrakt: Cílem této práce je analyzovat stochastický model cusp. Práce je rozdělena na dvě hlavní témata, kde první kapitola se zabývá stacionární husto- tou modelu cusp a statistickým testováním její bimodality. Vlastnosti navržených testů jsou prozkoumány v simulační studii a srovnány s dip testem unimodali- ty. Druhá kapitola se zabývá přechodovou hustotou stochastického modelu cusp. Srovnání metody přibližné maximální věrohodnosti s tradičními metodami koneč- ných diferencí a numerické simulace naznačuje její výhodnost v rychlosti odhadu. Je odvozena přibližná Fisherova informační matice obecného stochastického pro- cesu. Na příkladu směnného kurzu je odhadnut model cusp s parametry měnícími se v čase, navrženy rozšíření stochastického modelu cusp na model stochastické bimodality a míra pravděpodobnosti vnitřního krachu modelu cusp. Klíčová slova: stochastický model cusp, testování bimodality, approximace pře- chodové hustotycs_CZ
dc.description.abstractTitle: Stochastic Catastrophe Model Cusp Author: Jan Voříšek Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Prof. Ing. Miloslav Vošvrda, CSc., Czech Academy of Sciences, Institute of Information Theory and Automation Abstract: The goal of this thesis is to analyze the stochastic cusp model. This task is divided into two main topics. The first of them concentrates on the stationary density of the cusp model and statistical testing of its bimodality, where power and size of the proposed tests are simulated and compared with the dip test of unimodality. The second main topic deals with the transition density of the stochastic cusp model. Comparison of approximate maximum likelihood approach with traditional finite difference and numerical simulations indicates its advantage in terms of speed of estimation. An approximate Fisher information matrix of general stochastic process is derived. An application of the cusp model to the exchange rate with time-varying parameters is estimated, the extension of the cusp model into stochastic bimodality model is proposed, and the measure of probability of intrinsic crash of the cusp model is suggested. Keywords: stochastic cusp model, bimodality testing, transition density ap- proximationen_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectstochastic cusp modelen_US
dc.subjectbimodality testingen_US
dc.subjecttransition density approximationen_US
dc.subjectstochastický model cuspcs_CZ
dc.subjecttestování bimodalitycs_CZ
dc.subjectapproximace přechodové hustotycs_CZ
dc.titleStochastic Catastrophe Model Cuspen_US
dc.typerigorózní prácecs_CZ
dcterms.created2017
dcterms.dateAccepted2017-11-27
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId197361
dc.title.translatedStochastický model katastrof cuspcs_CZ
dc.identifier.aleph002165565
thesis.degree.nameRNDr.
thesis.degree.levelrigorózní řízenícs_CZ
thesis.degree.disciplineProbability, mathematical statistics and econometricsen_US
thesis.degree.disciplinePravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.thesis.typerigorózní 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.csPravděpodobnost, matematická statistika a ekonometriecs_CZ
uk.degree-discipline.enProbability, mathematical statistics and econometricsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csUznánocs_CZ
thesis.grade.enRecognizeden_US
uk.abstract.csNázev práce: Stochastický model katastrof cusp Autor: Jan Voříšek Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK Vedoucí disertační práce: Prof. Ing. Miloslav Vošvrda, CSc., Ústav teorie informace a automatizace AV ČR Abstrakt: Cílem této práce je analyzovat stochastický model cusp. Práce je rozdělena na dvě hlavní témata, kde první kapitola se zabývá stacionární husto- tou modelu cusp a statistickým testováním její bimodality. Vlastnosti navržených testů jsou prozkoumány v simulační studii a srovnány s dip testem unimodali- ty. Druhá kapitola se zabývá přechodovou hustotou stochastického modelu cusp. Srovnání metody přibližné maximální věrohodnosti s tradičními metodami koneč- ných diferencí a numerické simulace naznačuje její výhodnost v rychlosti odhadu. Je odvozena přibližná Fisherova informační matice obecného stochastického pro- cesu. Na příkladu směnného kurzu je odhadnut model cusp s parametry měnícími se v čase, navrženy rozšíření stochastického modelu cusp na model stochastické bimodality a míra pravděpodobnosti vnitřního krachu modelu cusp. Klíčová slova: stochastický model cusp, testování bimodality, approximace pře- chodové hustotycs_CZ
uk.abstract.enTitle: Stochastic Catastrophe Model Cusp Author: Jan Voříšek Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: Prof. Ing. Miloslav Vošvrda, CSc., Czech Academy of Sciences, Institute of Information Theory and Automation Abstract: The goal of this thesis is to analyze the stochastic cusp model. This task is divided into two main topics. The first of them concentrates on the stationary density of the cusp model and statistical testing of its bimodality, where power and size of the proposed tests are simulated and compared with the dip test of unimodality. The second main topic deals with the transition density of the stochastic cusp model. Comparison of approximate maximum likelihood approach with traditional finite difference and numerical simulations indicates its advantage in terms of speed of estimation. An approximate Fisher information matrix of general stochastic process is derived. An application of the cusp model to the exchange rate with time-varying parameters is estimated, the extension of the cusp model into stochastic bimodality model is proposed, and the measure of probability of intrinsic crash of the cusp model is suggested. Keywords: stochastic cusp model, bimodality testing, transition density ap- proximationen_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.codeU
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusU
dc.identifier.lisID990021655650106986


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 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