Kalibrace modelů stochastické volatility pomocí kvazi-evolučních algoritmů

dc.contributor.advisorPospíšil Jan, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorOsvald, Tomáš
dc.contributor.refereeKopincová Hana, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2017-8-29
dc.date.accessioned2018-01-15T15:05:12Z
dc.date.available2016-10-3
dc.date.available2018-01-15T15:05:12Z
dc.date.issued2017
dc.date.submitted2017-7-11
dc.description.abstractV této práci se zabýváme kalibrací modelů stochastické volatility pomocí kvazi-evolučních algoritmů. V úvodu nastíníme problém evolučních algoritmů a typy inicializačních populací, které mají velký vliv na výsledek algoritmu. V práci popisujeme jednotlivé kroky genetického algoritmu, stanovýme si testovací funkce a zabýváme se modely stochastické volatility. Součástí práce je i modifikace genetického algoritmu v programu Matlab. Zde porovnáváme použití náhodné a quasi náhodné inicializační populace při kalibraci na reálná tržní data.cs
dc.description.abstract-translatedIn this thesis, we focus on calibration of stochastic volatility models using quasi-evolutionary algorithms. First we introduce evolutionary algorithms and types of initialization of a new population, that has an important impact on the algorithm. In methodology, we describe each step of the genetic algorithm, set the test functions and focus on stochastic volatility models. An implementation part of this thesis is also a modification of genetic algorithm in software Matlab. We compare quasi random and random initial population on real market data calibration problem.en
dc.description.resultObhájenocs
dc.format34 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier72217
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/27787
dc.language.isoenen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectkvazi-evoluční algoritmuscs
dc.subjectevoluční algoritmycs
dc.subjectgenetický algoritmuscs
dc.subjectinicializační technikycs
dc.subjectkalibrace modelůcs
dc.subject.translatedquasi-evolutionary algorithmsen
dc.subject.translatedevolutionary algorithmsen
dc.subject.translatedgenetic algorithmen
dc.subject.translatedinitialization techniquesen
dc.subject.translatedmodels calibrationen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-programMatematikacs
dc.titleKalibrace modelů stochastické volatility pomocí kvazi-evolučních algoritmůcs
dc.title.alternativeCalibration of stochastic volatility models using quasi-evolutionary algorithmsen
dc.typebakalářská prácecs
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=72217

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
bp.pdf
Size:
7.62 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
No Thumbnail Available
Name:
PV_Osvald.pdf
Size:
1.16 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
No Thumbnail Available
Name:
PO_Osvald.pdf
Size:
1.41 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
No Thumbnail Available
Name:
Prubeh_Osvald.pdf
Size:
14.59 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce

Collections