PředmětyPředměty(verze: 953)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Optimalizace II s aplikací ve financích - NEKN026
Anglický název: Optimisation II with Applications in Finance
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2018
Semestr: letní
E-Kredity: 6
Rozsah, examinace: letní s.:4/0, Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: zrušen
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: prof. RNDr. Jitka Dupačová, DrSc.
Kategorizace předmětu: Matematika > Finanční a pojistná matematika, Optimalizace, Pravděpodobnost a statistika
Korekvizity : NEKN012
Záměnnost : NMEK532
Je korekvizitou pro: NEKN036
Je neslučitelnost pro: NEKN004
Výsledky anket   Termíny zkoušek   Rozvrh   Nástěnka   
Anotace -
A. Optimalizační úlohy s nepřesným zadáním. Parametrické, stochastické, vektorové programování a další postupy modelování nepřesné vstupní informace. B. Vybrané optimalizační úlohy, celočíselné a kombinatorické úlohy, dynamické programování. C. Optimalizační modely ve finančnictví. Předpoklady: přednáška z optimalizace.
Poslední úprava: T_KPMS (21.05.2009)
Cíl předmětu -

Cílem je seznámit posluchače s vybranými přístupy k optimalizačním úlohám s nepřesným zadáním. Východiskem je klasická úloha nelineárního parametrického programování, dále úlohy vícekriteriální a stochastické optimalizace. Studenti se seznámí především s finančními aplikacemi těchto postupů. Sekundárním cílem je propojení stávajících znalostí z optimalizace, pravděpodobnosti a statistiky, včetně numerických postupů.

Poslední úprava: G_M (03.06.2008)
Literatura

Plesník, Dupačová, Vlach:Lineárne programovanie, Alfa, Bratislava, 1990, kap. 8(6)

Dupačová: Stochastické programování, 1986

Dupačová, Hurt, Štěpán: Stochastic modeling in economics and finance, část III., Kluwer 2002.

Poslední úprava: T_KPMS (18.04.2003)
Metody výuky -

Přednáška.

Poslední úprava: G_M (27.05.2008)
Sylabus -

Téma A Modelování neurčitosti v optimalizačních úlohách.

1. Modelování neurčitosti v optimalizačních úlohách, příklady, motivace.

2. Úvod do parametrického programování. Persistence a stabilita řešení úloh lineárního a nelineárního programování.

3. Stochastické programování. Tvorba modelu. Úlohy s pravděpodob- nostními omezeními. Úlohy s penalizací. Numerické postupy.

4. Rozhodování při více účelových funkcích. Vektorová optimalizace ve statistice.

Téma B: Optimalizační modely ve finančnictví, zvláště aplikace stochastických modelů v bankovnictví.

1. Úvod, motivace.

2. Výběr portfolia - různé přístupy a možnosti jejich zobecnění na stochastické dynamické modely. Problém vstupních dat (využití statistických metod a metod analýzy ekonomických časových řad).

3. Vybrané vícestupňové stochastické optimalizační modely v bankovnictví. Alternativa - stochastické dynamické programování.

Poslední úprava: T_KPMS (05.05.2011)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK