| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 41
First pagePrevious page12345Next pageLast page
1.
PREDSTAVITVE DELNIH UREJENOSTI
Tanja Gologranc, 2009, undergraduate thesis

Abstract: Prvi del diplomskega dela govori o predstavitvah delnih urejenosti z družinami množic, kot so družina konveksnih poligonov, družina pravilnih n-kotnikov, družina krogov ipd. Lastnost, ki nam pomaga pri raziskovanju predstavitev delnih urejenosti, je prekrižno število. Ker zlahka preverimo, da lahko poljubno končno delno urejeno množico predstavimo z družino množic in z družino konveksnih poligonov, je glavni cilj prvega dela preveriti, kakšno je prekrižno število dlenih urejenosti, ki jih lahko predstavimo z družino krogov oziroma z družino pravilnih n-kotnikov. V drugem delu diplomskega dela najprej definiramo podatkovno hierarhijo in dokažemo, da vsaka podatkovna hierarhija predstavlja delno urejenost. Glavni rezultat drugega dela je dokaz, da lahko vsako delno urejeno množico predstavimo kot podatkovno hierarhijo. Pri tem je najpomembnejša ugotovitev, da lahko vsako delno urejeno množico predstavimo z relacijo deljivosti na neki podmnožici naravnih števil in da lahko relacijo deljivosti predstavimo kot podatkovno hierarhijo. V zaključku diplomskega dela pa so vpeljane posebne vrste podatkovnih hierarhij, ki odpirajo možnosti za nadaljne raziskovanje.
Keywords: Delna urejenost, predstavitvena množica, funkcijski diagram, prekrižno število, permutacijski diagram, normalna predstavitev, ekvivalenčna relacija, relacija finejši, podatkovna hierarhija.
Published: 20.04.2009; Views: 2748; Downloads: 262
.pdf Full text (387,93 KB)

2.
MATEMATIČNO PROGRAMIRANJE IN TRG ELEKTRIČNE ENERGIJE
Mojca Bračič, 2009, undergraduate thesis

Abstract: V tem diplomskem delu je predstavljena osnovna teorija matematičnih programov. V začetnem delu so zajeti predvsem pojmi in izreki v povezavi s konveksnimi in konkavnimi funkcijami na konveksni množici, ki vodijo do pomembnih ugotovitev, povezanih z lokalnimi in globalnimi ekstremi. Ti izreki so pomembni v matematičnem programiranju, saj nam ob določenih posebnih predpostavkah, kot sta konveksnost in linearnost, omogočajo preprostejše načine iskanja optimalne rešitve danega programa. Kot pomemben primer matematičnega programiranja je predstavljen linearen program in njegov dual. Opisan je postopek pretvorbe linearnega programa v dualni program in izrek o dualnosti, ki pravi, da imata primarni in dualni program enaki optimalni vrednosti kriterijske funkcije, če optimalna rešitev obstaja. Prav tako je opisana ekonomska vloga dualnih spremenljivk in z njimi povezane senčne cene. Predstavljeni so Kuhn-Tuckerjevi pogoji za optimalnost rešitve matematičnega programa, ki so potrebni pogoji za lokalni ekstrem in pri posebnih predpostavkah zadostni pogoji za globalni ekstrem. V drugem delu sledi kratka predstavitev trga električne energije in njegovih udeležencev. Predstavljeni so modeli proizvajalcev, odjemalcev, trgovcev in borza električne energije. Pomembni vprašanji, s katerima se proizvajalci, odjemalci in trgovci soočajo, sta, koliko energije kupiti (prodati) preko dvostranskih pogodb in koliko preko borze električne energije. Običajno se za daljše obdobje udeleženci odločijo za dvostranske pogodbe, ki zagotavljajo zadostno količino električne energije po nespremenjenih cenah, kar pa nujno ne prinaša maksimalnega dobička. V primerih povečanega povpraševanja oz. padca cen električne energije, pa se zatekajo k nakupu na organiziranem trgu. Opisani so matematični programi, ki maksimirajo dobiček posameznih udeležencev, glede na dane omejitve.
Keywords: matematično programiranje, linearno programiranje, dualni program, Kuhn-Tuckerjevi pogoji, senčne cene, elektroenergetski trg
Published: 22.04.2009; Views: 2575; Downloads: 360
.pdf Full text (878,55 KB)

3.
Zanesljivost VaR modelov v izjemnih okoliščinah
Matjaž Žunko, 2010, undergraduate thesis

Abstract: Tvegana vrednost (VaR) je pogosto uporabljena mera tržnega tveganja. Izračunamo ga lahko po različnih metodah, ki jih delimo v tri skupine: parametrične linearne metode, metode zgodovinske simulacije in Monte Carlo metode. Na njih temelječi VaR modeli so bili na preizkusu v izjemnih okoliščinah, kakršne je predstavljala svetovna finančna kriza. V diplomskem delu so predstavljene osnovne VaR metode. Ustrezni VaR modeli so testirani na podatkih cen delnic portfeljev, sestavljenih iz nekaterih delnic indeksov SBI 20, DAX 30 in XMI. Opisan je način testiranja teh modelov. Rezultati kažejo, da so za dnevne VaR napovedi najprimernejši modeli zgodovinske simulacije, za 10-dnevne napovedi Gumbelov linearni VaR model, za mesečne in kvartalne napovedi pa so se vsi testirani modeli izkazali za nezanesljive.
Keywords: analiza portfelja, tvegana vrednost, zgodovinski test
Published: 19.11.2010; Views: 1818; Downloads: 201
.pdf Full text (3,31 MB)

4.
UPORABA STOHASTIČNEGA LINEARNEGA PROGRAMIRANJA ZA IMUNIZACIJO PORTFELJA
Dušanka Bratuša, 2011, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je v začetnem delu predstavljeno linerano programiranje, ki se uporablja vsakodnevno pri optimizacijskih problemih. V nadaljevanju linearno programiranje obravnavamo stohastično, kar pomeni, da v problem vključimo faktor naključnosti. Pri tem reševanje linearnih programov ostaja prisotno, saj stohastične probleme preoblikujemo v deterministično obliko in rešujemo njegov deterministični ekvivalent, do katerega lahko pridemo po različnih poteh, glede na vrsto problema, ki ga rešujemo. Za reševanje stohastičnih problemov in na splošno optimizacijskih problemov se je na spletu oblikovalo veliko reševalcev, ki zahtevajo vhodne podatke v določenih formatih datotek. Zato sta v diplomskem delu opisana formata datotek MPS za zapis linearnega programa in SMPS za zapis stohastičnega linearnega problema, s pomočjo katerih opišemo določeni problem in ga posredujemo reševalcu, ki nam potem izpiše rešitev. V zadnjem delu pa je predstavljen model imunizacije portfelja, ki oblikuje strategijo strukturiranja portfelja, tako da se zavarujemo pred obrestnim tveganjem in je torej uporaben za vse finančne institucije, ki so izpostavljene obrestnemu tveganju. Delovanje modela je predstavljeno na konkretnih podatkih, rešitev pa poiskana s pomočjo Neos reševalca.
Keywords: Linearno programiranje, stohastično linearno programiranje, MPS format datoteke, SMPS format datoteke, imunizacija portfelja.
Published: 14.06.2011; Views: 1832; Downloads: 187
.pdf Full text (597,65 KB)

5.
BUHLMANNOV - STRAUBOV MODEL VERODOSTOJNOSTI
Renata Sinič Ornik, 2011, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi je uporabljen Buhlmann-Straubov model kredibilnosti na konkretnem primeru iz zavarovalništva. Ideja modela je, da želimo čim bolj pravično urediti plačilo premije, in sicer, tisti, ki povzročajo veliko škod, plačajo večjo premijo, in obratno, tisti, ki ne povzročajo škod plačajo osnovno premijo. V zavarovalniški praksi so parametri velikokrat neznani, zato moramo najti cenilko za iskano premijo. Najprej ocenimo tveganje v kolektivu, kjer le-ta predstavlja celotno skupino s podobnim tveganjem. Uporabili in predstavili smo Bayesovo interpretacijo, saj je Bayesova premija znana kot najboljša izkustvena cenilka. Vendar pa Bayesova premija ni povzeta iz podatkov in ni dobljena z ugibanjem, in s tem ne izpolnjuje zahteve po enostavnosti. Zato uporabimo cenilke kredibilnosti, ki jih lahko izrazimo analitično. V diplomski nalogi so prestavljene v različnih modelih in le-ti so osnova za Buhlmann-Straubov model kredibilnosti.
Keywords: teorija kredibilnosti, Buhlmann-Straubov model kredibilnosti, cenilke kredibilnosti, Bayesova premija, čista premija tveganja, profil tveganja
Published: 07.07.2011; Views: 1456; Downloads: 63
.pdf Full text (520,10 KB)

6.
MORALNO TVEGANJE V IZOBRAŽEVANJU: ANALIZA NASHEVIH RAVNOVESIJ V IGRI MED PROFESORJEM IN ŠTUDENTOM
Andreja Smole, 2011, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi smo analizirali problem ocenjevanja med profesorjem in študentom z uporabo teorije iger. S pomočjo Nashevega ravnovesja igre smo raziskovali optimalne pogoje in motivacijo v šolskem sistemu, ki bi tako profesorje kot študente vzpodbudili k čim boljšemu delu in na ta način prispevali k boljšemu izobraževanju. V prvem delu smo spoznali teorijo iger. Skozi kratek zgodovinski pregled smo spoznali nastanke teorije iger in pomembne izsledke matematikov, ki so delovali na tem področju. V nadaljevanju smo opredelili osnovne pojme teorije iger in definicijo igre ter igralca. Prav tako smo okarakterizirali posamezne tipe iger, njihove lastnosti, način igranja in poiskali Nasheva ravnovesja iger za vsak tip igre. Drugi del diplomske naloge preučuje igro ocenjevanja med profesorji in študenti. V opisu igre smo spoznali kontekst igre, število ocen, trajanje igre, tip igre, tabelo igre, diagram poteka igre, opis igralcev in njihova plačila in si ogledali posamezne dvoboje in plačila, ki nastopijo ob igri različnih strategij. Uvedli smo tri komponente plačilne funkcije: znanje, prosti čas in oceno. Poiskali smo optimalno situacijo v šolstvu, ki bi motivirala študente in profesorje k čim boljšemu delu in na ta način predlagali izboljšave, ki vodijo do boljšega znanja študentov. Z analizo igre v različnih situacijah, ki nastanejo ob različni obtežitvi komponent plačil, smo ugotovili, da lahko izberemo tak sistem nagrajevanja, v katerem nastopi Nashevo ravnovesje natanko tedaj, ko profesor izbereta strategijo 'vloži veliko truda in realno oceni' in študent izbereta strategijo 'vloži veliko truda in realno oceni' ali strategijo 'vloži veliko truda in nerealno oceni'.
Keywords: teorija iger, odločitve, igre, igre s popolno informacijo, igre z nepopolno informacijo, Nashevo ravnovesje, igre med profesorjem in študentom
Published: 12.09.2011; Views: 1532; Downloads: 341
.pdf Full text (2,94 MB)

7.
Matematični modeli diskretnih acikličnih odločitvenih procesov
Tadej Kolmanič, 2013, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo analizirali problem sprejemanja odločitev, s katerim se srečujemo vsakodnevno. S pomočjo matematičnega modela smo formalno opisali diskreten aciklični odločitveni proces in s tem pripomogli k izboljšanju učinkovitosti pri odločanju in k pravilnejšim izbiram pri le tem. V prvem delu smo opisali odločitvena drevesa, s pomočjo katerih grafično predstavimo sam problem, odločitve ter rešitve problema. Spoznali smo definicijo odločitvenih dreves ter njihov namen. V nadaljevanju smo opisali še, kako jih gradimo ter kaj so njihove prednosti ter slabosti. Nato smo podrobneje opisali dve vrsti odločitvenih dreves: klasifikacijska in regresijska drevesa. Prav tako smo spoznali programsko opremo za odločitvena drevesa, nekoliko podrobneje orodje Weka. V drugem delu smo najprej spoznali sisteme za podporo odločanju na splošno. Nato smo opisali ekspertne sisteme, sisteme za podporo odločanju na osnovi znanja ter samo modeliranje znanja. Na koncu smo podrobneje opisali še proces odločanja in matematično notacijo tega procesa. V zadnjem delu smo opisali matematično strukturo modela diskretnega acikličnega odločitvenega procesa ter algoritem, s katerim pridemo do optimalne rešitve. Dokazali smo izrek, ki pravi, da je skozi celoten postopek opisanega algoritma optimalna rešitev vedno v množici dosegljivih rešitev.
Keywords: odločitvena drevesa, sistemi za podporo odločanju, odločitveni proces, vozlišča, problem iskanja optimalne rešitve, algoritem.
Published: 11.09.2013; Views: 1646; Downloads: 117
.pdf Full text (943,57 KB)

8.
Algoritmični pristopi k problemu maksimalnega prereza grafov
Ksenija Smogavec, 2014, master's thesis

Abstract: Problem maksimalnega prereza grafa je najti takšno razbitje množice vozlišč grafa, da bo vsota uteži na povezavah, ki povezujejo ta dva kosa razbitja, največja. Problem maksimalnega prereza je NP-poln in je eden izmed osnovnih 21-ih Karpovih problemov. Zaradi njegove teoretične in praktične pomembnosti, aplikacije ima v statistični fiziki in vezjih, je bilo zapisanih že kar nekaj različnih aproksimacijskih algoritmov, hevristik ali kombinacij optimizacijskih metod in hevristik, ki rešujejo problem maksimalnega prereza. V magistrskem delu predstavimo problem maksimalnega prereza na posebnih razredih grafov, na katerih lahko najdemo rešitev problema v polinomskem času. Tretje poglavje je namenjeno Goemans Williamsonovemu aproksimacijskemu algoritmu, ki s pomočjo semidefinitnega programa najde rešitev, katere garantirana vrednost je vsaj 87 % optimalne rešitve in predstavlja prelom na področju aproksimacijskih algoritmiov. Poleg njunega algoritma predstavimo še Biq Mac algoritem, ki doseže skoraj optimalne rešitve za grafe z n ≤ 100, in dualno skaliran algoritem, ki je primeren tudi za velike redke grafe. Temu sledi predstavitev posplošitve Goemans Williamsonovega algoritma za maksimalen k-prerez. Nazadnje predstavimo še nekaj hevristik, ki so učinkovite pri iskanju maksimalnega prereza.
Keywords: maksimalen prerez grafa, semidefinitno programiranje, hevristika, NP-poln problem
Published: 21.05.2014; Views: 950; Downloads: 74
.pdf Full text (2,88 MB)

9.
IRB bonitetni model za slovensko prebivalstvo
Jasmina Kolar, 2014, master's thesis

Abstract: V Sloveniji je kredit najbolj razširjen financni produkt kreditiranja prebivalstva. Ker pa je banka ob izdaji kredita izpostavljena dolocenemu tveganju financne izgube, je pomembno, da ima zgrajen ucinkovit sistem upravljanja s kreditnim tveganjem. Ucinkovito pomoc pri spremljanju kreditov in celotnega portfelja omogoca IRB pristop. V magistrskem delu z uporabo IRB pristopa razvijemo nov bonitetni model za ocenjevanje kreditnega tveganja, prilagojenega slovenskemu prebivalstvu. Pri tem uporabimo zgodovinske podatke banke X, na podlagi katerih razvijemo model, ki napoveduje, ali je nek komitent zmožen odplacati kredit (ostane placnik) ali ne (postane neplacnik). Ker gre za delo iz financno-matematicnega podrocja, je razdeljeno na tri dele. V prvem delu je na kratko predstavljen financni oz. bancni vidik dela. Drugi del predstavlja matematicni vidik ter jedro magistrskega dela, saj v njem razvijem bonitetni model za slovensko prebivalstvo. V tretjem delu je predstavljen konkreten primer uporabe razvitega bonitetnega modela.
Keywords: IRB, kreditno tveganje, bonitetni model, modeliranje, ROC analiza, odlocitveno drevo, binarna logisticna regresija
Published: 09.12.2014; Views: 1151; Downloads: 289
.pdf Full text (1,55 MB)

10.
Diskriminantna analiza
Dragana Nikolić, 2017, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu so predstavljene osnove diskriminantne analize. Magistrsko delo je razdeljeno v štiri dele. V prvem delu so predstavljeni osnovni pojmi statistike, potrebni za obrazložitev diskriminantne analize. V drugem delu sta obrazložena postopka analize variance (ANOVA) in multivariatne analize variance (MANOVA). Tretji del je namenjen obrazložitvi diskriminantne analize. Podrobno sta obrazloženi diskriminantna analiza za dve skupini kot tudi diskriminantna analiza za več skupin. V zadnjem delu smo na podatkih, pridobljenih iz aplikacije mOIDom, opravili diskriminantno analizo.
Keywords: diskriminantna analiza, diskriminantna funkcija, normalna porazdelitev, analiza variance, multivariatna analiza variance, statistični testi
Published: 13.11.2017; Views: 671; Downloads: 126
.pdf Full text (996,86 KB)

Search done in 0.2 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica