We focus on usefulness of machine learning techniques in economics and finance. At its core, one may perceive machine learning as a general statistical analysis that economists can use to capture complex relationships that are hidden when using simple linear methods. The ability of machine learning techniques to find relationships in data seems well-suited for financial applications. In a paper [1], we evaluate the economic gains of using deep learning methods for the construction of optimal portfolios.
The classical asset pricing frameworks is critical for asset valuation, they are all dominated by the expected utility models. Recently, many researchers find this idealization to be overly restrictive feeling that the expected utility model should be generalized. Collecting more and more data, and witnessing the shift in the behaviour of agents, new theoretical approaches need to be developed.
Consumers, firms, and countries are creating ever intensifying linkages in a world economy. Monitoring these intimate network connections between many economic variables is central for risk measurement and management, central bankers, and policy makers.
Rozhovory o stáži Otevřené vědy, vedené Janem Schierem, najdete na stránkách Otevřené vědy (volně přístupný) a Havlíčkobrodského Deníku (paywall). Studenti Jiří Wolker z
The Nonlinear Meeting 2021 is the 6th of a series of annual workshops focusing on nonlinear analysis and differential problems. This edition's common thread will cover theoretical topics on reaction-diffusion equations and dynamical systems with possible applications to biology or physics.
10.2. 2021 odešel náš dlouholetý a stálý zahraniční kolega Jaroslav Kautský. Ač zaměstnanec Flinders Univeristy v Adelaide, South Australia, v UTIA měl svůj stůl a své místo. Spoluautor mnoha publikací, ochotný rádce a glosátor světa okolo. V roce 2013 byly jeho zásluhy oceněny Akademií věd ČR Medailí Bernarda Bolzana za zásluhy v matematických vědách. Bude nám moc chybět.
Sergej Čelikovský se narodil 21. ledna 1961. V roce 1984 vystudoval obor Aplikovaná matematika na Moskevské státní universitě, v roce 1985 získal titul RNDr. na MFF University Karlovy a v roce 1988 vědeckou hodnost CSc. v ÚTIA ČSAV. Působil na University of Twente, Enschede 1996, v Department of Mechanical and Automation Engineering, Chinese University of Hong Kong 1998 a v CINVESTAV del I.P.N., Mexico 1998-2000. Od roku 2003 je Associate Member, Centre for Chaos and Complex Networks. V současnosti je vedoucím oddělení teorie řízení a profesorem na FEL ČVUT.
Ve čtvrtek 26.11. 2020 středoškoláci - stážisté programu Otevřená věda - představili výsledky své práce na konferenci Otevřené vědy a jejich úsilí posoudila odborná porota. V kategorii I. vědní oblast - Neživá příroda se na 1. místě umístil tým vedený Dr. Ing. Janem Schierem z oddělení Zpracování obrazové informace - Marie Šimůnková a Jiří Wolker.
Ing. Štěpán Papáček, Ph.D. převzal 20. října 2020 diplom s titulem „docent Výpočetní a aplikované matematiky“ z rukou rektora Vysoké školy báňské, Technická Univerzita Ostrava, prof. RNDr. Václava Snášela, CSc.