|
|
|
 |
|
|
Seminarium 29.11.2022
dodano: 25/11/2022
przez: Dariusz Zawisza
|
- Referent : Daniel Biernat
- Tytuł referatu : Wycena opcji barierowych w modelu Blacka-Scholesa-Mertona
- Abstrakt : Celem referatu jest wyprowadzenie analitycznych wzorów wyceny opcji barierowych za pomocą zasady odbicia dla geometrycznego ruchu Browna. Podstawą referatu jest artykuł Rolfa Poulsena „Exotic Options: Proofs Without Formulas”.
- Termin: Wtorek 29.11.2022, 12:15, sala 1093
|
|
Seminarium 22.11.2022
dodano: 18/11/2022
przez: Dariusz Zawisza
|
- Referent : Paweł Przybyłowicz (AGH)
- Tytuł referatu : Stochastyczne równania różniczkowe ze skokami i nieregularnym dryfem – aspekty analityczne i numeryczne
- Abstrakt : Stochastyczne równania różniczkowe (SRR) ze skokami i nieregularnym dryfem pojawiają się, między innymi, podczas modelowania cen/zapotrzebowania energii, gwałtownych zmian zachodzących na rynkach finansowych, teorii sterowania oraz układów przełączających etc. Modelowanie tego typu zjawisk rzeczywistych często prowadzi do utraty gładkości współczynnika dryfu rozważanego SRR – współczynnik ten może być nieciągły względem zmiennej przestrzennej. Nieciągłość ta powoduje wiele istotnych problemów analitycznych oraz numerycznych. Podczas referatu przedstawione zostaną wyniki dotyczące istnienia, jednoznaczności oraz błędu aproksymacji rozwiązań stochastycznych równań ze skokami w przypadku nieciągłego dryfu.
- Artykuł: Link
- Termin: Wtorek 22.11.2022, 12:15, sala 1093
|
|
Seminarium 15.11.2022
dodano: 10/11/2022
przez: Dariusz Zawisza
|
- Referent : Jarosław Duda
- Tytuł referatu : Hierarchical correlation reconstruction – between statistics and machine learning
- Abstrakt : While machine learning techniques are very powerful, they have some weaknesses, like iterative optimization with many local minimums, large freedom of parameters, lack of interpretability and accuracy control. From the other side we have classical statistics based on moments not having these issues, but providing only a rough description. I will introduce and show on various applications (e.g. financial, medical) HCR family of methods combining their advantages: with MSE-optimal moment-like coefficients, but designed such that we can reconstruct (joint) probability distributions from them, also modeled in adaptive/evolving way, or predicted from other information
- Slajdy: Link
- Termin: Wtorek 15.11.2022, 12:15, sala 1093
|
|
|
|