Çok amaçlı portföy optimizasyon problemi ve çözüm yaklaşımları
Multiobjective portfolio optimization problem and solution methods
- Tez No: 200710
- Danışmanlar: PROF.DR. RAFAİL GASİMOV
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Portföy Eniyileme, Ortalama-varyans-çarpıklık Modeli, Tahmin Birleştirme, Konik Skalerleştirme, Sivri Genişletilmiş Lagrange İkillik, F-MSG Algoritması, Bütünsel Eniyileme, Portfolio Optimization, Mean-variance-skewness Model, Combining Forecasts, Conic Scalarization, Sharp Augmented Lagrangian Duality, F-MSG Algorithm, Global Optimization
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 178
Özet
Bu çalışmada, farklı analistlerden gelen tahminleri kullanan portföy seçimi için önerilen bütünleşik bir yaklaşımın kullanışlılığı ve etkinliği incelenmiştir. Portföy eniyilemede kullanılan ortalama-varyans-çarpıklık modelini çözmek için farklı tahminleri, Konik Skalerleştirme Tekniğini ve Uygun Değerler Temelli Genelleştirilmiş Subgradient (F-MSG) Algoritmasını birleştiren üç aşamalı bütünleşik bir yaklaşım geliştirilmiştir. Birinci aşamada yatırım aracı getirileri tahminlemede tahmin hatalarının Ortalama Mutlak Sapmasını (MAD) enküçüklemede farklı kaynaklardan gelen tahmin değerlerinin dışbükey bileşimi kullanılmıştır. Getiri tahminleri ve hatalarının her bir serisinin ortalama, varyans ve çarpıklık performans ölçütlerine göre ölçülüp ve değerlendirilen dağılımsal özellikler, çok amaçlı ortalama-varyans-çarpıklık modelinin kurulmasında kullanıldı. İkinci aşamada amaç fonksiyonları, dışbükey ve dışbükey olmayan vektör eniyileme problemlerinde yatırımcı tercihlerini de göz önüne alarak en çok tercih edilen etkin çözüme ulaşılmasını sağlayan Konik Skalerleştirme Tekniği ile skalerleştirilmiştir. Üçüncü aşamada, dışbükey olmayan ve diferansiyellenemeyen skaler problemin bütünsel eniyi çözümün bulunmasını garanti eden F-MSG Algoritması kullanılmıştır. Önerilen bütünleşik yaklaşım, literatürdeki diğer yaklaşımlarla karşılaştırılmıştır. Bütünleşik yaklaşım IMKB'ye uygulanarak yatırımcının ortalama, varyans ve çarpıklık ölçütleri üzerindeki farklı tercihleri için karşılaştırmalar yapılmasıyla sonuçlar yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
This study investigates the usefulness and efficacy of an integrated approach for portfolio selection guided by a set of seemingly diverse analysts' forecasts and their previous performance based on residuals. We propose a three-stage integrated approach which combines various forecasts, the conic scalarization method and the modified subgradient algorithm based on feasible values (F-MSG) to solve a mean-varianceskewness model for portfolio optimization. In the first stage, a convex combination of various forecasts is used to minimize the mean absolute deviation (MAD) with respect to the investment return prediction. Investment returns and residuals on each series of forecasts are measured and then evaluated by three performance criteria, namely, mean, variance, and skewness. Subsequently, these distributional properties of the returns are used to construct a multi-objective mean-variance-skewness model. The objective functions in this model are scalarized by using the conic scalarization method in the second stage. The conic scalarization method provides to find the most preferred nondominated solutions by considering investor preferences for both convex and nonconvex vector optimization problems. The obtained scalar problem is not only nonconvex but also non-differentiable optimization problem. In the third stage, F-MSG algorithm is used to cope with the non-differentiable and non-convex optimization problems. The performance of the integrated approach is compared with the integrated approaches suggested by previous studies. The integrated approach is applied to Istanbul Stock Exchange data. The comparison is conducted with respect to different levels of investor preferences over return, variance, and skewness and the obtained results are discussed.
Benzer Tezler
- Equity portfolio optimization using reinforcement learning: An emerging market case
Pekiştirmeli öğrenme ile hisse senedi portföyü optimizasyonu: Gelişmekte olan piyasa örneği
MERT CANDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Hedef programlama ile portföy seçimi: Borsa İstanbul'da bir uygulama
Portfolio selection with goal programming: An application on İstanbul Stock exchange
NAGİHAN MEMİŞ
- A problem solution proposal in project management: Portfolio project selection modeling for airline information technology departments
Proje yönetiminde bir problem çözüm önerisi: Hava yolu bilgi teknolojisi departmanları için portföy proje seçim modellemesi
MUHAMMED KASIM SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İşletmeMarmara Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERİL DURMUŞ
- Doğrusal programlama ile portföy optimizasyonu ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'na uygulanması
Linear programming models for portfolio optimization and its applications to Istanbul Stock Market
LEVENT AYDIN
