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.
Anotace v angličtině
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.
Klíčová slova
Simulace Monte Carlo, analýza rizika, rizikové faktory, rozdělení pravděpodobnosti, modelování nejistoty parametrů, klasická statistika, metoda Bootstrap, Bayesova statistika
Klíčová slova v angličtině
Monte Carlo simulation, risk analysis, risk factors, probability distribution, modelling of uncertainty of parametres, classical statistics, the Bootstrap, Bayesian inference
Rozsah průvodní práce
57
Jazyk
CZ
Anotace
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.
Anotace v angličtině
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.
Klíčová slova
Simulace Monte Carlo, analýza rizika, rizikové faktory, rozdělení pravděpodobnosti, modelování nejistoty parametrů, klasická statistika, metoda Bootstrap, Bayesova statistika
Klíčová slova v angličtině
Monte Carlo simulation, risk analysis, risk factors, probability distribution, modelling of uncertainty of parametres, classical statistics, the Bootstrap, Bayesian inference
Zásady pro vypracování
Diplomová práce bude zaměřena na problematiku modelování nejistoty parametrů vstupních rozdělení pravděpodobnosti rizikových faktorů v simulaci Monte Carlo. Náplní práce bude popsat a porovnat jednotlivé přístupy, které jsou představeny v odborné literatuře. Problematika bude ilustrována na názorných příkladech.
Zásady pro vypracování
Diplomová práce bude zaměřena na problematiku modelování nejistoty parametrů vstupních rozdělení pravděpodobnosti rizikových faktorů v simulaci Monte Carlo. Náplní práce bude popsat a porovnat jednotlivé přístupy, které jsou představeny v odborné literatuře. Problematika bude ilustrována na názorných příkladech.
Seznam doporučené literatury
[1.] Hnilica, J., Fotr, J.: Aplikovaná analýza rizika. Grada Publishing, Praha 2009.
[2.] Vose, D.: Risk Analysis: a quantitative guide (3rd edition). John Wiley & Sons, West Sussex 2008.
Seznam doporučené literatury
[1.] Hnilica, J., Fotr, J.: Aplikovaná analýza rizika. Grada Publishing, Praha 2009.
[2.] Vose, D.: Risk Analysis: a quantitative guide (3rd edition). John Wiley & Sons, West Sussex 2008.
Přílohy volně vložené
1 CD ROM
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ano
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
V úvodu obhajoby studentka představila svou diplomovou práci. Začala popisem jednotlivých kroků metody Monte Carlo. Poté komisi blíže seznámila s problémem objevujícím se ve čtvrtém kroku, tj. při stanovení rozdělení pravděpodobnosti u rizikových faktorů. Následně se věnovala problematice modelování nejistoty parametrů.
Po přečtení posudků vedoucího a oponentky práce následovala diskuze. Zde studentka se věnovala pojmu nejistota, který se jí v práci často objevuje, vysvětlila nejasnosti ohledně značení, které v práci používala, objasnila i některé zvláštní formulace, které se v práci vyskytly. Předseda komise kladně ohodnotil připravenou prezentaci.
Na základě závěrečné diskuze se komise shodla na hodnocení obhajoby stupněm C.