Redukce scénářů v Monte Carlo metodách v optimalizaci
Scenario reduction in Monte Carlo methods in optimization
bachelor thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/86253Identifiers
Study Information System: 168713
Collections
- Kvalifikační práce [10957]
Author
Advisor
Consultant
Kozmík, Václav
Referee
Branda, Martin
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
General Mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
21. 6. 2017
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
Monte Carlo, redukce scénářů, optimalizace, výběr portfoliaKeywords (English)
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