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”

Ambiguity in Stochastic Optimization Problems with Nonlinear Dependence on a Probability Measure via Wasserstein Metric

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F23%3A00583619" target="_blank" >RIV/67985556:_____/23:00583619 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Ambiguity in Stochastic Optimization Problems with Nonlinear Dependence on a Probability Measure via Wasserstein Metric

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Many economic and financial applications lead to deterministic optimization problems depending on a probability measure. It happens very often (in applications) that these problems have to be solved on the data base. Point estimates of an optimal value and estimates of an optimal solutionset can be obtained by this approach. A consistency, a rate of convergence and normal properties, of these estimates, have been discussed (many times) not only under assumptions of independent data corresponding to the distributions with light tails, but also for weak dependent data and the distributions with heavy tails. However, it is also possible to estimate (on the data base) a confidence intervals and bounds for the optimal value and the optimal solutions. To analyze this approach we focus on a special case of static problems depending nonlineary on the probability measure. Stability results based on the Wasserstein metric and the Valander approach will be employed for the above mentioned analysis.

  • Název v anglickém jazyce

    Ambiguity in Stochastic Optimization Problems with Nonlinear Dependence on a Probability Measure via Wasserstein Metric

  • Popis výsledku anglicky

    Many economic and financial applications lead to deterministic optimization problems depending on a probability measure. It happens very often (in applications) that these problems have to be solved on the data base. Point estimates of an optimal value and estimates of an optimal solutionset can be obtained by this approach. A consistency, a rate of convergence and normal properties, of these estimates, have been discussed (many times) not only under assumptions of independent data corresponding to the distributions with light tails, but also for weak dependent data and the distributions with heavy tails. However, it is also possible to estimate (on the data base) a confidence intervals and bounds for the optimal value and the optimal solutions. To analyze this approach we focus on a special case of static problems depending nonlineary on the probability measure. Stability results based on the Wasserstein metric and the Valander approach will be employed for the above mentioned analysis.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50201 - Economic Theory

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA18-02739S" target="_blank" >GA18-02739S: Stochastická optimalizace v ekonomických procesech</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • 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 41st International Conference on Mathematical Methods in Econometrics

  • ISBN

    978-80-11-04132-8

  • ISSN

    2788-3965

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    192-197

  • Název nakladatele

    The Czech Society of Operations Research

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Prague

  • Datum konání akce

    13. 9. 2023

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku