Geri Dön

Lagrange Gevşetmesi ile küçük portföylerin elde edilmesi ve İMKB'ye uygulanması

Using Lagrangian Relaxation to obtain small portfolios and the implementation of the İstanbul Stock Exchange

PDF İndir

  1. Tez No: 351489
  2. Yazar: GÖKHAN TURAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERHAN ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Matematik, İşletme, Industrial and Industrial Engineering, Mathematics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 171

Özet

Modern portföy teorisinin kurucusu olarak bilinen Harry M. Markowitz, gerçekçi bir yatırımcı için beklenen faydayı maksimize ederken, beklenen getiri ve getirilerin varyansını dikkate alan, optimal portföyün seçimini göstermiştir. Bu tezde, Markowitz?in Ortalama-Varyans modeline bir tamlık kısıtı eklenerek, seçilecek portföydeki hisse senedi sayısı sınırlanmıştır. Buna ilave olarak, model tamlık kısıtlı kuadratik programlama problemi olarak düzenlenmiş ve Lagrange Gevşetmesi yöntemi kullanılarak çözülmüştür. Bu yöntemde, tamlık kısıtlı kuadratik programlama problemi, iki alt probleme ayrılıp, bu problemler birbirleri ile dual değişkenler yardımı ile ilişkilendirilmiştir. Veriler, İstanbul Menkul Kıymetler Borsasından (İMKB) tedarik edilmiştir. İMKB-30 endeks verileri kullanılarak Markowitz?in Ortalama-Varyans modeli ve Lagrange Gevşetmesinin sonuçları kıyaslanmıştır. Son olarak, Lagrange Gevşetmesi yöntemi kullanılarak optimal küçük portföyler elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Harry M.Markowitz is often known as the founder of modern portfolio theory. For a rational investor, Markowitz has suggested an optimal portfolio that considers both expected return and variance of return while maximizing the expected utility.In this dissertation, a cardinality constraint is added to the Markowitz?s Mean-Variance model. The number of securities in the chosen portfolio is restricted to a certain limit. In addition, the model is prepared as a cardinality-constrained quadratic programming problem and solved by using Lagrangian relaxation method. This method involves splitting the cardinality-constrained quadratic programming model into two models that are connected to each other with dual variables.The data set was provided by the Istanbul Stock Exchange (ISE). The ISE-30 data were first used in order to compare the Markowitz?s Mean-Variance model and the Lagrangian relaxation results and then, to obtain small portfolios using Lagrangian relaxation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    245882

    Solving the capacitated multifacility Weber problem approximately

    Sınırlı sığalı çok tesisli Weber problemi için yaklaşık çözüm yöntemleri

    BURAK BOYACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    PROF. İ. KUBAN ALTINEL

  2. Tez No

    270458

    Optimal placement, scheduling and routing to maximize lifetime in wireless sensor networks under connectivity restrictions

    Kablosuz duygaç ağlarının ömrünü en büyüklemek için yerleştirme, çizelgeleme ve rotalama problemlerinin bağlılık kısıtları altında çözümü

    BANU KABAKULAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. İ. KUBAN ALTINEL

  3. Tez No

    200359

    Solving the multi-depot location-routing problem with lagrangian relaxation

    Çoğul depolu tesis yeri belirleme - rotalama probleminin lagrange gevşetme yöntemi ile çözülmesi

    ÖZYURT ZEYNEP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. DENİZ AKSEN

  4. Tez No

    181329

    Solving the rectilinear distance location-allocation problem using lagrangean relaxation and subgradient optimization

    Sınırlı sığalı dik-yatay uzaklıklı yer seçimi-taşıma probleminin lagrange gevşetmesi ve altgradyan eniyilemesi ile çözümü

    HASAN AKYER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KUBAN ALTINEL

  5. Tez No

    309419

    Simultaneous column-and-row generation for solving large-scale linear programs with column-dependent-rows

    Kolon-bağlı-satır problemlerinin çözümü için eşzamanlı kolon-ve-satır türetme

    İBRAHİM MUTER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. Ş. İLKER BİRBİL

Geri Dön