Number of the records: 1
Modelování nejistoty parametrů pravděpodobnostních rozdělení v simulacích Monte Carlo
Title statement Modelování nejistoty parametrů pravděpodobnostních rozdělení v simulacích Monte Carlo [rukopis] / Adriana Crhonková Additional Variant Titles Modelování nejistoty parametrů pravděpodobnostních rozdělení v simulacích Monte Carlo Personal name Crhonková, Adriana (dissertant) Translated title Modelling of uncertainty of parameters of probability distributions in Monte Carlo simulations Issue data 2017 Phys.des. 57 + 1 CD ROM Note Ved. práce Ondřej Pavlačka Oponent Pavla Kouřilová Another responsib. Pavlačka, Ondřej (thesis advisor) Kouřilová, Pavla (opponent) Another responsib. Univerzita Palackého. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky (degree grantor) Keywords Simulace Monte Carlo * analýza rizika * rizikové faktory * rozdělení pravděpodobnosti * modelování nejistoty parametrů * klasická statistika * metoda Bootstrap * Bayesova statistika * Monte Carlo simulation * risk analysis * risk factors * probability distribution * modelling of uncertainty of parametres * classical statistics * the Bootstrap * Bayesian inference Form, Genre diplomové práce master's theses UDC (043)378.2 Country Česko Language čeština Document kind PUBLIKAČNÍ ČINNOST Title Mgr. Degree program Navazující Degree program Aplikovaná matematika Degreee discipline Aplikace matematiky v ekonomii book
Kvalifikační práce Downloaded Size datum zpřístupnění 00214166-526653807.pdf 34 718.6 KB 21.04.2017 Posudek Typ posudku 00214166-ved-727158773.pdf Posudek vedoucího 00214166-opon-414496365.pdf Posudek oponenta
V rámci simulace Monte Carlo se setkáváme s důležitým krokem, a tím je určení pravděpodobnostního rozdělení rizikových faktorů. Pokud disponujeme historickými daty, odhadneme toto rozdělení z nich. Pro následnou simulaci rizikového faktoru se pak nabízí spočítat bodové odhady parametrů zvoleného rozdělení pravděpodobnosti a z nich modelovat uvažovaný rizikový faktor. Jaké nejistotě ovšem čelíme, použijeme-li k simulaci místo skutečných parametrů pouze bodové odhady? Hlavní náplní práce je zkoumat modelování této nejistoty pomocí klasické statistiky, metody Bootstrap a Bayesovy statistiky.In a Monte Carlo simulation, there is an important step - how to determine probability distribution of risk factors. If we possess historical data, we can estimate this distribution from these. For the following simulation of a risk factor we can count point estimations of parameters of chosen probability distribution and then simulate the risk factor from these estimators. However, what is the uncertainty we face, when we use these point estimators instead of real parameters? The main content of this theses is to examine modelling of this uncertainty by utilizing the classical statistics approach, the Bootstrap, and the Bayesian inference.
Number of the records: 1