Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Structure of risk-averse multistage stochastic programs

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F15%3A10313027" target="_blank" >RIV/00216208:11320/15:10313027 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00291-014-0379-2" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/s00291-014-0379-2</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00291-014-0379-2" target="_blank" >10.1007/s00291-014-0379-2</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Structure of risk-averse multistage stochastic programs

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We deal with risk-averse multistage stochastic programs with coherent risk measures such as multiperiod extensions of conditional value at risk or polyhedral risk measures. Their basic properties are discussed and applied to scenario-based input data. Using the contamination technique we quantify the influence of changes in the structure of the scenario-based approximation to the optimal value of the problem. Stochastic dual dynamic programming algorithm is used to provide illustrative numerical comparisons for different choices of risk measures and changes of input data for a simple multistage risk-averse stock allocation problem with scenario trees based on log-normal distribution of the asset returns.

  • Název v anglickém jazyce

    Structure of risk-averse multistage stochastic programs

  • Popis výsledku anglicky

    We deal with risk-averse multistage stochastic programs with coherent risk measures such as multiperiod extensions of conditional value at risk or polyhedral risk measures. Their basic properties are discussed and applied to scenario-based input data. Using the contamination technique we quantify the influence of changes in the structure of the scenario-based approximation to the optimal value of the problem. Stochastic dual dynamic programming algorithm is used to provide illustrative numerical comparisons for different choices of risk measures and changes of input data for a simple multistage risk-averse stock allocation problem with scenario trees based on log-normal distribution of the asset returns.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GBP402%2F12%2FG097" target="_blank" >GBP402/12/G097: DYME-Dynamické modely v ekonomii</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    OR Spectrum

  • ISSN

    0171-6468

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    37

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    DE - Spolková republika Německo

  • Počet stran výsledku

    24

  • Strana od-do

    559-582

  • Kód UT WoS článku

    000356732400002

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-84931561547