Geri Dön

Analysis and solution of cardinality constrained quadratic portfolio optimization problem using eigen portfolios

Küme boyu kısıtlı olan karesel portföy eniyileme probleminin özyöney portföyleri kullanılarak incelenmesi

  1. Tez No: 196798
  2. Yazar: NECDET SERHAT AYBAT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İLHAN OR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Bu calışmanın ana hedefi Portfüy Eniyilemesi konusundaki klasik Markowitz or-şs otalama varyans karesel programlama modelinin daha basit, eşdeğer bir modele dünüştü-sg o us urülmesi ve bu sayede küme boyu ve en az alım-satım kısıtları gibi gerekşi tamsayı kısıtlaru u cmodele eklendiğinde optimizasyon yazılımı gereksinimi aşısından daha mütevazi veg c uyaygın kullanımlı paketlerle cozülebilir alternatif bir modelin elde edilmesidir. Dünü-şü u ouşumü tanımlayan matrisin kolonlarnı Markowitz'in modelinindeki varyans kovaryanssü umatrisinin ozvektürleri oluş turmaktadır.ü o sProblemi zorlaştıran gerşekşi tam sayı kısıtlarının bulunduğu ve bulunmadığı du-s cc g grumlarda da dünüştürülmüş model ile Markowitz'in klasik modelinin karşılaştırmaların-o us u u us ssda iki yol izlenmiştir. Birinci yolda, iki yaklaşımın da standard en iyileme teknikleri iles scozülüp harcadıkları işlemci zamanları karşılaştırılmış; ikinci izlenen yolda ise dünüşum-şü u u s ss s o usüden sonra, yeni modelin amaş fonksiyonunun ayrışabilir hale gelmesinden faydalanılmış-c s stır. Yeni amaş fonksiyonunun parşalı doğrusal fonksiyonlarla yaklaşıklanması ile eldec c g sedilen doğrusal amaş fonksiyonlu model ile Markowitz'in karesel amaş fonksiyonlu mod-g c celinin cozümlerinin yaklaşıklama hatası ve işlemci zamanı yünlerinden karşılaştırılmasışü u s s o ssikinci yolu tanımlamaktadır.Sonuş olarak, dünüştürülmüş modelin basit yapısı ve parşalı doğrusal fonksiyon-c o us u u us c glarla yaklaşıklanmaya aşıklığı hem excel-solver gibi daha yaygın kullanımlı paketlerles cgcozülebilirliğini arttırmakta, hem de ilave tamsayı kısıtların klasik ortalama-varyansşü u gmodelinin cozümünü cok zorlaştırması sorununu büyük olşude bertaraf etmektedir.şü u u u ş s u u ü cü

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to simplify the classic Markowitz quadratic portfoliooptimization model by transforming it into an equivalent but simpler optimizationmodel so that when additional realistic constraints, such as cardinality and minimumtrading constraints, are added to the model, the transformed model can be solvedwith widely available MIP solvers. The columns of the matrix that defines the lineartransformation of variables are the eigen vectors of the sample covariance matrix foundin the objective function of the Markowitz classic model.The classic model and the transformed model with and without realistic addi-tional constraints are compared. During the comparison, two directions are followed.The first one is to compare both models in terms of their solution times required bythe exact optimization techniques. Second direction followed is to approximate theseparable objective function of the transformed model with piecewise linear functionsand to compare the classic model that has a quadratic objective function with thetransformed model that has a linear objective function in terms of the approximationerror and their solutions times.To sum up, due to the simple structure of the transformed model and its separableobjective function, cardinality constrained quadratic optimization model can be solvedthrough solvers that are widely used by practitioners such as Excel Solver.

Benzer Tezler

  1. Portföy optimizasyonu problemi için bulanık çıkarsama sistemine dayalı uyarlanabilir ağ yaklaşımı

    Adaptive neuro fuzzy inference system based on portfolio optimization problem

    ILGIM YAMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ

  2. Terrain visibility and guarding problems

    Arazi görünürlük ve koruma problemleri

    HALUK ELİŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN OĞUZ

  3. Portföy optimizasyonunda değiştirilmiş parçacık sürü optimizasyonu yaklaşımı

    Modified particle swarm optimization approach in portfolio optimization

    ILGIM YAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    EkonomiHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ HAKAN ALADAĞ

  4. Optimization framework for simultaneous transmit and receive operations in wireless local area network

    Kablosuz yerel alan ağında eş zamanlı iletim ve alım eniyilemesi

    EGE BİLALOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OYA KARAŞAN

  5. Outer approximation algorithms for convex vector optimization problems

    Dışbükey vektör optimizasyon problemleri için dış yakınsama algoritmaları

    İREM NUR KESKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FİRDEVS ULUS