Comparison of robust optimization models forportfolio optimization
Portföy eniyilemesi için gürbüz eniyileme modellerininkarşılaştırması
- Tez No: 642108
- Danışmanlar: DR. BURAK KOCUK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Portföy seçiminde eniyileme tekniklerinin kullanılması finansal kararlarda büyük ilgi görmüştür. Bununla birlikte, optimal portföy seçiminde karşılaşılan temel zorluklardan biri, modellerin belirsiz parametrelerin tahminlerine duyarlı olmasıdır. Bu tezde, belirsiz parametreleri standart portföy problemine dahil etmek için gürbüz eniyileme problemlerine odaklanıyoruz. İlk olarak, dikkate alınan risk önlemleri varyans, Riske Maruz Değer ve Koşullu Riske Maruz Değer olduğunda, bilinen eniyileme modellerine genel bir bakış sunuyoruz. Ardından, belirsizlik kümeleri, ortalama getiri vektörü veya kovaryans matrisi veya her ikisi için politopik, elipsoidal veya bütçelenmiş belirsizlik içerdiğinde, bu portföy eniyileme problemlerinin gürbüz versiyonlarının konik program olarak yeniden gösterilmesini sağlıyoruz. Son olarak, gürbüz eniyileme yaklaşımlarının etkinliğini değerlendirmek ve karşılaştırmak için iki gerçek veri seti üzerinde sayısal bir çalışma yürütüyoruz.
Özet (Çeviri)
Using optimization techniques in portfolio selection has attracted significant attention in financial decisions. However, one of the main challenging aspects faced in optimal portfolio selection is that the models are sensitive to the estimations of the uncertain parameters. In this thesis, we focus on the robust optimization problems to incorporate uncertain parameters into the standard portfolio problems. First, we provide an overview of well-known optimization models when risk measures considered are variance, Value-at-Risk, and Conditional Value-at-Risk. Then, we provide reformulations of the robust versions of these portfolio optimization problems as conic programs when the uncertainty sets involve polytopic, ellipsoidal, or budgeted uncertainty for either mean return vector or covariance matrix or both. Finally, we conduct a computational study on two real data sets to evaluate and compare the effectiveness of the robust optimization approaches.
Benzer Tezler
- Topics in optimization via deep neural networks
Derin sinir ağları üzerinden eniyileme konuları
ÖMER EKMEKCİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÇELEBİ PINAR
- Türkiye'de katılım ve konvansiyonel yatırım fonlarının getiri performanslarının istatistiksel açıdan karşılaştırılması ve alternatif portföy önerisi
Statistical comparison of the return performance of participation and conventional mutual funds in Türkiye and an alternative portfolio proposal
HİLAL GÜLOĞLU
Doktora
Türkçe
2025
Ekonomiİstanbul Üniversitesiİslam İktisadı ve Finansı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM SIRMA
- Modern portföy optimizasyonu modelleriyle basit çeşitlendirmestratejilerinin gerçekleşen performanslarının karşılaştırılması.Borsa İstanbul üzerine bir araştırma
Comparison of actual performance of modern portfolio optimization models and simple diversification strategies. A research on Borsa Istanbul.
SANAN JUMSHUDLU
- Distributionally robust portfolio optimization for radioactive waste fund
Başlık çevirisi yok
HAMZA TOPCU
- Gelişmiş makine öğrenmesi ile sermaye piyasalarında kısa vadeli yön tahmini ve dinamik TP/SL analizi
Short-term direction forecasting in capital markets with advanced machine learning and dynamic TP/SL analysis
EMRE ARI
Doktora
Türkçe
2026
İstatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ