Geri Dön

Stokastik programlama yöntemiyle bir portföy optimizasyonu modelinin geliştirilmesi

Developing a portfolio optimization model by stochastic programming method

  1. Tez No: 146910
  2. Yazar: EYÜP ÇETİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖNER ESEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 296

Özet

Farklı risk ölçüsünü kabul eden Konno & Yamazaki modeli en önemli portföy optimizasyonu modellerindendir. Bu çalışmada, Konno & Yamazaki modeli esas alınarak stokastik programlama yöntemiyle bir portföy optimizasyonu modeli geliştirilmiştir. Önerilen probabilistik programlama modelinde, belirli güven seviyelerinde risk biraz daha indirgenebilmektedir. Geliştirilen model IMKB'den alman verilerle uygulanmıştır. Uygulama modeli elektronik tablo aracı olarak Microsoft Excel 2000 versiyonu kullanılarak çözülmüştür. Önerilen model aynı verilerle çözülen Markowitz ve Konno & Yamazaki modelleriyle karşılaştırılmışlar. Önerilen modelin bazı üstünlükleri söz konusudur. İlk olarak, önerilen modelin portföylerinin standart sapmaları, Konno & Yamazaki portföylerinin standart sapmalarından düşüktür, ikinci olarak, önerilen model ilgili güven seviyesinde daha fazla getiri sunmaktadır. Dahası, önerilen model yaklaşık olarak %1 1 daha iyi çözüm üretmektedir. Önerilen model çok daha yüksek performanslı portföyler üretmektedir. Ayrıca, yeni model diğerlerine göre çok daha yüksek getiri oram çözüm eşik değerine sahiptir. Son olarak, üç model arasında tam bir uyumun olduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Konno & Yamazaki model which has a different risk measure, is one of the most important portfolio optimization models. In this dissertation, an alternative portfolio optimization model is developed based on Konno & Yamazaki model via stochastic programming method. Portfolio risk can be reduced more at some confidence levels by proposed probabilistic programming model. The proposed model is applied to the data taken from IMKB. The application model is solved as a spreadsheet model by Microsoft Excel 2000 version. The new model is compared with Markowitz and Konno & Yamazaki models, which are applied to the same data set. The developed model has some superiorities. Firstly, the standard deviations of the portfolios generated by proposed model are lower than that of the others. Secondly, the developed model proposes more rates of return at a specific confidence level. Moreover, the new model generates generally 11% better solutions. The model also generates portfolios with higher performance compared with the others' portfolios. Furthermore, the model has higher rates of return solution threshold value. Finally, it is shown that three models are totally in accordance with each other. in

Benzer Tezler

  1. Stokastik programlama ile optimal portföy oluşturma

    Constituting optimal portfolio with stochastic programming

    YUNUS GÖKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    EkonometriGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAT BOZDAĞ

  2. Bulanık mantık ve dinamik programlama yöntemleri kullanılarak hazne işletiminin optimizasyonu

    Optimization of reservoir operation by using fuzzy logic and dynamic programming methods

    VOLKAN HACISÜLEYMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖZGER

  3. Kan tedarik zinciri ağ tasarımı ve süreç yönetiminde çok aşamalı stokastik programlama modelleri ve çözüm yaklaşımı

    Multi-stage stochastic programming models and solution approach for blood supply chain network design and management

    GÜL İMAMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. Y. İLKER TOPÇU

    PROF. DR. NEZİR AYDIN

  4. Genetic algoritma ile dağıtım şebekelerinin optimum tasarımı

    Optimal distribution system design using genetic algorithms

    TAYLAN ARTAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN TÜRKAY

  5. Afet öncesi zarar azaltma faaliyetlerinin insani yardım lojistiğindeki etkisinin en iyileme kullanılarak incelenmesi

    Using optimization to analyze the effect of mitigation decisions in humanitarian relief logistics

    ASLIHAN FATMA KULA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER DÖYEN

    PROF. DR. YASEMİN ARDA