bibtype V - Research Report
ARLID 0309100
utime 20240103190128.6
mtime 20080619235959.9
title (primary) (eng) Transformation of data in the framework of dynamic decision making
publisher
place Praha
name ÚTIA AV ČR
pub_time 2008
specification
page_count 36 s.
edition
name Research Report
volume_id 2226
title (cze) Transformace finančních dat určených pro dynamické rozhodování
keyword Bayesian estimation
keyword finance
keyword transformation of data
keyword hypothesis testing
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0240270
name1 Chudoba
name2 M.
country CZ
author
ARLID cav_un_auth*0101119
name1 Jirsa
name2 Ladislav
institution UTIA-B
full_dept Department of Adaptive Systems
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
cas_special
project
project_id 2C06001
agency GA MŠk
country CZ
ARLID cav_un_auth*0217685
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
country CZ
ARLID cav_un_auth*0001814
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) In the presented work we are introduced to the problem of optimal decision making while dealing on the exchange with so-called "financial futures", i.e. time financial transaction. This task is transferred into the simplified mathematical model, which is solvable using Bayesian estimation methods. Financial data are modelled by auto-regressive model with normal noise, because the tools, which are exploited for prediction of the price on the market and which assume normal noise, have been already developed. The main goal of this work is the comparison of the efficiency of various transformations on input data, so that their noise had normal distribution, therefore the price prediction was as accurate as possible. The applicable algorithm is programmed in Matlab; the presentation of achieved results forms the final part of this thesis.
abstract (cze) V přredložené práci je přiblížen problém optimálního rozhodování při burzovním obchodování s tzv. "financial futures", tj. s termínovanými finančními obchody. Tato úloha je převedena do zjednodušeného matematického modelu, který je řešitelný za pomoci metod Bayesovského odhadování. Finanční data jsou modelována autoregresním modelem s normálním šumem, jelikož je již vyvinuta řada nástrojů předpokládajících právě normální šum, které slouží k predikci vývoje ceny na trhu. Hlavním cílem této práce je porovnávání výhodnosti různých transformací vstupních dat tak, aby jejich šum měl normální rozdělení a tudíž aby predikce ceny byla co nejpřesnější. Příslušný algoritmus je naprogramován v jazyce Matlab; prezentace dosažených výsledků tvoří závěrečnou část této práce.
reportyear 2009
RIV BB
permalink http://hdl.handle.net/11104/0161334
arlyear 2008
mrcbU10 2008
mrcbU10 Praha ÚTIA AV ČR