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”

Simulation methodology for financial assets with imprecise data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17610%2F11%3AA12012TV" target="_blank" >RIV/61988987:17610/11:A12012TV - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Simulation methodology for financial assets with imprecise data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    During last decades the stochastic simulation approach, both via Monte Carlo (MC) and Quasi Monte Carlo (QMC) has been vastly applied and subsequently analyzed in almost all branches of science. Very nice applications can be found in areas that rely on modeling via stochastic processes, such as finance. However, since financial quantities, opposed to natural processes, depends on human activity, their modeling is often very challenging. Many scholars therefor suggest to specify some parts of financial models by means of fuzzy set theory. Since many financial problems are too complex to be solved analytically even in a crisp case, it can be efficient to apply (Quasi) Monte Carlo simulation. In this contribution the recent knowledge of fuzzy numbers andtheir approximation is utilized in order to suggest fuzzy-MC simulation to modeling of returns of financial quantities, such as prices of stocks, commodities or exchange rates.

  • Název v anglickém jazyce

    Simulation methodology for financial assets with imprecise data

  • Popis výsledku anglicky

    During last decades the stochastic simulation approach, both via Monte Carlo (MC) and Quasi Monte Carlo (QMC) has been vastly applied and subsequently analyzed in almost all branches of science. Very nice applications can be found in areas that rely on modeling via stochastic processes, such as finance. However, since financial quantities, opposed to natural processes, depends on human activity, their modeling is often very challenging. Many scholars therefor suggest to specify some parts of financial models by means of fuzzy set theory. Since many financial problems are too complex to be solved analytically even in a crisp case, it can be efficient to apply (Quasi) Monte Carlo simulation. In this contribution the recent knowledge of fuzzy numbers andtheir approximation is utilized in order to suggest fuzzy-MC simulation to modeling of returns of financial quantities, such as prices of stocks, commodities or exchange rates.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 29th International Conference on Mathematical Methods in Economics 2011

  • ISBN

    978-80-7431-059-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    709-714

  • Název nakladatele

  • Místo vydání

    Praha: VŠE Praha

  • Místo konání akce

    Liptovský Ján, Slovensko

  • Datum konání akce

    6. 9. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku