prikaz prve stranice dokumenta Model strojnog učenja za procjenu visokodimenzionalnih korelacijskih matrica
Rad nije dostupan
diplomski rad
Model strojnog učenja za procjenu visokodimenzionalnih korelacijskih matrica
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:017098
Nekić, Ante
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Nekić, A. (2021). Model strojnog učenja za procjenu visokodimenzionalnih korelacijskih matrica (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:017098

Nekić, Ante. "Model strojnog učenja za procjenu visokodimenzionalnih korelacijskih matrica." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:017098

Nekić, Ante. "Model strojnog učenja za procjenu visokodimenzionalnih korelacijskih matrica." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:017098

Nekić, A. (2021). 'Model strojnog učenja za procjenu visokodimenzionalnih korelacijskih matrica', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 17.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:017098

Nekić A. Model strojnog učenja za procjenu visokodimenzionalnih korelacijskih matrica [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 17.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:017098

A. Nekić, "Model strojnog učenja za procjenu visokodimenzionalnih korelacijskih matrica", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:017098

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:017098
Podaci o radu
NaslovModel strojnog učenja za procjenu visokodimenzionalnih korelacijskih matrica
Naslov (engleski)A Machine Learning Model for Estimating High-dimensional Correlation Matrices
AutorAnte Nekić
MentorZvonko Kostanjčar (mentor)
Član povjerenstvaZvonko Kostanjčar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDražen Jurišić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Petković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-02-26, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Matrice korelacije se koriste za opis međusobne povezanosti varijabli. Problem kod njih nastaje kada je broj varijabli kojima određujemo korelaciju slične veličine kao i broj dostupnih uzoraka mjerenja po varijabli. Standardne metode procjene stvarne korelacije prestaju davati povjerljive rezultate, te moramo pronaći način kako da ih ispravimo. U ovom radu ću se baviti navedenom tematikom korištenjem metoda iz familije modela „Analiza glavnih komponenti“ ili na engleskom „Principal component analysis“, često zvana skraćenim nazivom „PCA“. Navedenim metodama ću ispitati svojstvo procjene i primijeniti ću ih u problemu optimizacije portfelja vrijednosnica.
Sažetak (engleski)
Correlation matrix describes the relation between measured variables. When number of available data points we gather are similar in size or larger than the number of variables we have, the traditional correlation matrix estimation fails to give good results and we need to improve it. In this thesis we used low-rank plus sparse method alternating direction method of multipliers for correlation matrix estimation from the family of Principal component analysis models. Quality of estimation is tested on synthetic data generated via multivariate normal and student’s t-distribution with several ratios of number of data points and variables. We test our method by constructing minimal variance portfolio and compare it with other methods of estimation.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:017098
Studijski programNaziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 13:19:03