This HTML5 document contains 42 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n20http://localhost/temp/predkladatel/
n10http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n16http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n12http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n14https://schema.org/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n21http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n9http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F61989100%3A27510%2F09%3A00020625%21RIV10-GA0-27510___/
n8http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F61989100%3A27510%2F09%3A00020625%21RIV10-GA0-27510___
rdf:type
skos:Concept n7:Vysledek
dcterms:description
V posledních letech lze pozorovat stále více se prosazující modely inspirované přírodou. Jedním z těchto modelů je i algoritmus rojení částic, který dosahuje velmi dobrých výsledků při určování parametrů neuronových sítí. Příspěvek je zaměřen na možnost využití tohoto algoritmu při hledání optimálního portfolia. Nejprve je stručně charakterizována problematika optimalizace portfolia, poté je obecně popsán algoritmus rojení částic. V aplikační části je tento algoritmus použit při hledání portfolia s minimálním rizikem. Výsledky nalezené tímto algoritmem jsou srovnány s výsledky získanými pomocí tradičních metod nelineárního programování. Models inspired by the nature are getting more and more attention in recent years. On of these models is also the particle swarm optimization algorithm, which showed very good results in parameter estimation of neural networks. The paper is focused on its utilization in the search of the minimum risk portfolio. Problem of the portfolio optimization is characterized first and then the particle swarm algorithm is described. This algorithm is applied in the application part, in which we are searching for minimal risk portfolio. Results obtained by this algorithm are compared to results obtained by more traditional method of linear programming. V posledních letech lze pozorovat stále více se prosazující modely inspirované přírodou. Jedním z těchto modelů je i algoritmus rojení částic, který dosahuje velmi dobrých výsledků při určování parametrů neuronových sítí. Příspěvek je zaměřen na možnost využití tohoto algoritmu při hledání optimálního portfolia. Nejprve je stručně charakterizována problematika optimalizace portfolia, poté je obecně popsán algoritmus rojení částic. V aplikační části je tento algoritmus použit při hledání portfolia s minimálním rizikem. Výsledky nalezené tímto algoritmem jsou srovnány s výsledky získanými pomocí tradičních metod nelineárního programování.
dcterms:title
Utilization of the particle swarm optimization algorithm in the search of the minimum risk portfolio Využití algoritmu PSO při hledání portfolia s nejnižším rizikem Využití algoritmu PSO při hledání portfolia s nejnižším rizikem
skos:prefLabel
Utilization of the particle swarm optimization algorithm in the search of the minimum risk portfolio Využití algoritmu PSO při hledání portfolia s nejnižším rizikem Využití algoritmu PSO při hledání portfolia s nejnižším rizikem
skos:notation
RIV/61989100:27510/09:00020625!RIV10-GA0-27510___
n3:aktivita
n5:P
n3:aktivity
P(GA402/08/1234)
n3:dodaniDat
n8:2010
n3:domaciTvurceVysledku
n16:3143783
n3:druhVysledku
n21:D
n3:duvernostUdaju
n11:S
n3:entitaPredkladatele
n9:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
350692
n3:idVysledku
RIV/61989100:27510/09:00020625
n3:jazykVysledku
n18:cze
n3:klicovaSlova
Portfolio; particle swarm algorithm; optimization.
n3:klicoveSlovo
n13:particle%20swarm%20algorithm n13:optimization. n13:Portfolio
n3:kontrolniKodProRIV
[452B1AA1FC91]
n3:mistoKonaniAkce
Ostrava
n3:mistoVydani
Ostrava
n3:nazevZdroje
Finanční řízení podniků a finančních institucí
n3:obor
n19:AH
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
1
n3:projekt
n12:GA402%2F08%2F1234
n3:rokUplatneniVysledku
n8:2009
n3:tvurceVysledku
Kresta, Aleš
n3:typAkce
n17:WRD
n3:zahajeniAkce
2009-09-09+02:00
s:numberOfPages
5
n10:hasPublisher
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, Ekonomická fakulta
n14:isbn
978-80-248-2059-0
n20:organizacniJednotka
27510