Parçacık sürü optimizasyonu yaklaşımı ile portföy optimizasyonu ve İMKB'de bir uygulama
Using particle swarm optimization method in portfolio optimization and a sample of application in IMKB
- Tez No: 308850
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ALAGÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 112
Özet
Optimizasyon teorisi alternatifler arasından en iyisini seçmek için matematiksel bir model kurmayı ve bu modelin çözümlenmesini içermektedir. Doğrusal programlama, tam sayılı programlama, stokastik programlama, popülasyon tabanlı teknikler gibi birçok optimizasyon tekniği geliştirilmiştir.Parçacık Sürü Optimizasyonu popülasyon tabanlı bir tekniktir. Kuş ve balık sürülerinden sosyal davranış benzetim yoluyla algoritmalar elde etmek için kullanılır. Parçacık Sürü Optimizasyonu doğrusal olmayan problemlerin çözümüne yönelik geliştirilmiştir. Bu çalışmada Optimizasyon ve Parçacık Sürü Optimizasyonu'nun teorik yapısını incelenecek ve Parçacık Sürü Optimizasyonu tekniğinin uygulama alanlarından biri olan portföy optimizasyonu konusunda bir uygulama yapılacaktır. Bu uygulamanın sonuçları ile optimum portföy yapısı ve etkin sınır elde edilmeye çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Optimization theory to establish a mathematical model to select the best among the alternatives and the resolution of this model includes. Many optimization techniques such as linear programming, integer programming, stochastic programming, population based techniques have been developed.Particle Swarm Optimization is a technique that population based on. Flocks of birds and fish through the simulation algoritms are used to achieve social behavior. Particle Swarm Optimization has been developed fort he solution of nonlinear problems. This study examined the structure of Optimization and Particle Swarm Optimization and Particle Swarm Optimization technique of theoretical practice in the application will be made in one of its portfolio optimization. The results of this application was attempted to obtain the optimal structure and efficient frontier.
Benzer Tezler
- Hisse senetleri yatırım kararlarında yapay zekâ uygulaması: Modern bir derin öğrenme algoritması önermesi
Implementation of AI in share investment decisions: Proposition of a modern deep learning algorithm
GÜLCAN ALİPOUR SARVARİ
- Portfolio construction with particle swarm optimization in Turkish stock market
Parçacık sürü optimizasyon tekniği ile Türkiye hisse piyasasında portföy üretimi
ÖZGÜR SALMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İşletmeİstanbul Bilgi ÜniversitesiUluslararası Finans Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENKTAN ÖZYILDIRIM
- Portföy seçiminde algoritmik yaklaşım: Portföyde uluslararası çeşitlendirmeye yönelik bir çalışma
Algoritmic approach in portfolio selection: A study towards international diversification in portfolio
MAHAMMAD CHARKASOV
- Fuzzy-PSO control of linear and nonlinear systems
Doğrusal ve doğrusal olmayan sistemlerde bulanık sürü parçacığı optimizasyonu yaklasımı ile kontrol
TOLGA KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. GÜLAY ÖKE
- Parçacık sürü optimizasyonu ile pareto yaklaşımının birleştirilerek çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümü ve Çanakkale-Tuzla hidrotermal sistemin manyetotellürik verileri ile modellenmesi
Solution of multi-objective optimization problems by combining particle swarm optimization with pareto approach and modeling of Çanakkale-Tuzla hydrothermal system with magnetotelluric data
ERSİN BÜYÜK
Doktora
Türkçe
2020
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH KARAMAN