Algoritmi dubokog podržanog učenja za upravljanje rizicima

Acronym: DREAM

Competition title: HRZZ

Funding: Croatian science foundation

AFZ role: partner

Total value: 930000.00 HRK

Funded amount: 930000.00 HRK

Start date: 2020/02/01

End date: 2024/01/31

Abstract

Potreba za upravljanjem neizvjesnošću ishoda u procesima donošenja odluka dovela je do razvoja područja upravljanja rizicima. Tehnološki napreci i rastuća dostupnost podataka potaknuli su korištenje statističkih pristupa i kvantitativnog upravljanja rizicima u mnogim područjima, poput aktuarskih procjena, kreditnog rizika i optimizacije portfelja. Međutim, važan aspekt upravljanja rizicima – intrinzično sekvencijalna priroda problema – je zanemaren jer tradicionalne statističke metode razmatraju samo rizik jedne izolirane akcije bez uzimanja u obzir utjecaja nizova akcija na dugoročne rizike. U međuvremenu, evolucija računalne snage omogućila je uspješno korištenje složenih pristupa strojnog učenja, uključujući duboke arhitekture, u stvarnim problemima. U ovom projektnom prijedlogu, motivirani zahtjevima suvremenih scenarija upravljanja rizicima, fokusiramo se na pristup zasnovan na podržanom učenju, uzimajući u obzir neizvjesnosti budućih ishoda kao izvor rizika u problemu izravnog adaptivnog upravljanja gdje model razmatranog sustava nije potpuno poznat. Opći cilj ovog projekta je razviti novu klasu algoritama podržanog učenja osjetljivih na rizik za dinamičke okoline s primjenama u upravljanju financijskim rizicima. Konkretno, unutar predloženog projekta planiramo: (i) uključiti cilj osjetljiv na rizik u algoritme podržanog učenja temeljene na politici (ii) razviti novu klasu algoritama podržanog učenja temeljenu na aproksimaciji funkcija vrijednosti s eksplicitnim modeliranjem rizika uključenog u donošenje odluka agenta; (iii) implementirati modele reprezentacije prostora stanja koji izvlače korisne informacije iz podataka vremenskih nizova korištenjem latentnih modela; i (iv) oblikovati i implementirati metode optimizacije portfelja na temelju predloženih algoritama. Novo razvijeni algoritmi podržanog učenja poboljšat će postojeće metode i omogućiti principijelniji pristup u procesima donošenja odluka u neizvjesnim okolnostima.
Koordinator projekta: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, izv. prof. Zvonko Kostanjčar

Leaders

Assist. Prof. Petra Posedel Šimović, PhD
University of Zagreb Faculty of Agriculture

Please sign in to your account

This site uses cookies and other tracking technologies to assist with navigation and your ability to provide feedback, analyse your use of our products and services, assist with our promotional and marketing efforts, and provide content from third parties. Cookie Policy.