Соболь Виталий Романович
| Учёная степень | кандидат физико-математических наук |
|---|---|
| Должность | доцент |
Область научных интересов
- Теория вероятностей
- Стохастическое программирование
- Финансовая математика
- Теория оптимизации
- Машинное обучение и искусственный интеллект.
Преподаваемые дисциплины и спецкурсы
- Теория вероятностей и математическая статистика
- анализ данных
Информация для студентов дипломников (темы потенциальных дипломных работ)
- Исследование гладких аппроксимаций вероятностных критериев в задачах стохастического программирования;
Аннотация: Исследование включает анализ свойств аппроксимированной функций вероятности, квантили, а также иных вероятностных критериев, а также их производных. Определение условий сходимости и оценка погрешности являются основными теоретическими задачами исследования. Практическая часть исследования включает в себя применение аппроксимаций градиента и метода градиентного спуска для решения прикладных задач стохастического программирования.
- Применение методов машинного обучения в задачах регрессии и классификации.
Аннотация: Исследование может затрагивать широкий спектр прикладных областей, в которых требуется обработка больших объемов информации и разработка интеллектуальных систем принятия решений. Основные области применения: оценка рисков, анализ изображений, анализ временных рядов и аудио-сигналов. Прикладные проекты включают в себя этапы сбора и трансформации исходных данных, построения признаков, разработки архитектуры решения, обучения и валидации.
- Формирование оптимального портфеля ценных бумаг
Аннотация: Исследование включает в себя анализ моделей ценообразования финансовых активов и производных финансовых инструментов, формирование оптимизационной задачи; разработку алгоритма ее решения; проведение численных экспериментов и анализ полученных результатов.
- Расчет стоимости производных финансовых инструментов
Аннотация: Исследование предполагает сведение задачи оценки стоимости выбранного производного финансового инструмента к системе уравнений в частных производных на основе известных результатов стохастической финансовой математики. Решение задачи производится адаптированными сеточными методами или методом Монте-Карло.
Информация для студентов практикантов (темы потенциальных заданий на практику с аннотацией)
Тематика заданий на практику сильно коррелирована с тематикой дипломных работ. Практикуется сквозное выполнение дипломной работы студентом на всех видах практик, заканчивая преддипломной и оформлением дипломной работы.
Задания на практику сводятся к изучению литературы по тематике исследований, прохождению курсов на образовательных платформах, сбору и первичному анализу данных по тематике, а также разработке необходимых математических и программных моделей.
Примеры работ смотреть в приложении.
Публикации, документы и материалы
| # | Наименование | Тип | год |
|---|---|---|---|
| 1 | Зубов С.А. Распределние числа пересечений наклонной полосы винеровским процессом | Презентация дипломной работы | 2020 |
| 2 | Чекушин Д.И. Применение копул в задаче формирования портфеля ценных бумаг с вероятностным критерием | Презентация дипломной работы | 2020 |
| 3 | Похваленская А.М. Моделирование времени жизни ипотечных кредитов | Презентация дипломной работы | 2019 |
| 4 | Торишный Р.О. Идентификация и построение стохастической модели динамики физических характеристик турбулентного потока. | Журнал преддипломной практики | 2018 |
| 5 | Чекушкина Д.И. Составления оптимального портфеля бумаг, связь между доходностями которых моделируется с помощью копула функций. | Журнал научно-исследовательской практики магистра | 2019 |
| 6 | Application of smooth approximation of probability function and quantile function in solving stochastic programming problems | Статья | 2020 |
| 7 | Применение гладкой аппроксимации функций вероятности и квантили при решении задач стохастического программирования | Статья | 2020 |
| 8 | Smooth approximation of probability and quantile functions: vector generalization and its applications | Доклад | 2021 |
| 9 | Application of the smooth approximation of the probability function in some applied stochastic programming problems | Статья | 2021 |
| 10 | Application of Smooth Approximation in Stochastic Optimization Problems with a Polyhedral Loss Function and Probability Criterion | Доклад | 2021 |