Portföy optimizasyonu problemi için bulanık çıkarsama sistemine dayalı uyarlanabilir ağ yaklaşımı
Adaptive neuro fuzzy inference system based on portfolio optimization problem
- Tez No: 668978
- Danışmanlar: PROF. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
Yatırımcıların beklentilerini en iyi biçimde karşılayacak menkul kıymet bileşenleri, hisse senetleri, yatırım fonları vb. belirlenmesi olarak tanımlanan portföy optimizasyonunda temel amaç riski azaltırken, getiriyi arttırmaktır. Standart portföy optimizasyonu problemi amaç fonksiyonu karesel yapıda olduğundan, karesel optimizasyon teknikleri ile çözüme ulaşılabilmektedir. Nicelik kısıtının dahil edilmesi problemi karma tam sayılı optimizasyon problemi biçimine dönüştürür. Bu yapıdaki optimizasyon problemlerinin çözümünde hibrit yöntemler tercih edilmektedir. Bu çalışmada amaç nicelik kısıtlı portföy optimizasyonu problemini, bulanık çıkarsama sistemine dayalı bir ağ ile çözmektir. Bunun için öncelikle sinir ağları kullanılarak standart portföy optimizasyonu için önerilen doğrusal olmayan sinir ağına dayalı portföy optimizasyonu algoritması, daha sonra nicelik kısıtlı portföy seçimi yöntemi için hibrit bir yöntem olan bulanık çıkarım sistemine dayalı portföy optimizasyonu yaklaşımı, genetik algoritma ve doğrusal olmayan sinir ağının birlikte kullanıldığı ve değişim katsayısının tersi ile nicelik kısıtlı portföy optimizasyonu için algoritmalar önerilmiştir. Geliştirilen bu yöntemlerin BIST-30 veri seti için etkinliği değerlendirilmiştir. BIST-Ulusal tüm borsa verileri kullanarak sektörlere göre incelemeler yapılmıştır. Sonuçlar karşılaştırıldığında, hibrit yöntemlere dayalı önerilen algoritmaların portföy optimizasyonu için tercih edilebilir oldukları izlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The main purpose of portfolio optimization determining the securities components, stocks, mutual funds, etc. that will best meet the expectations of investors, is to increase return while reducing risk. Since the objective function of the standard portfolio optimization problem has a quadratic form, the solution can be reached with quadratic optimization techniques. The problem turns into a mixed integer optimization problem with the inclusion of the cardinality constraint. To solve this type of problems, hybridized methods can be preferred. The aim of this study is to solve the cardinality constrained portfolio optimization problem with a network based on fuzzy inference system. Firstly, portfolio optimization algorithm based on nonlinear neural network proposed for standard portfolio optimization using neural networks. Secondly, portfolio optimization based on fuzzy inference system, which is a hybrid method for cardinality constrained portfolio selection method, where genetic algorithm and nonlinear neural networks are used together and the coefficient of variation is inverse proposed algorithms for cardinality constrained portfolio optimization. Methods based on this data developed were evaluated for BIST-30 data set. BIST-National all stock market data, analyses were made according to sectors. When the results are compared, it was observed that the algorithms proposed based on hybrid methods are preferable for portfolio optimization.
Benzer Tezler
- Yüksek dereceden momentler ve entropiye dayalı bulanık portföy optimizasyonu
Fuzzy portfolio optimization based on higher moments and entropy
OSMAN PALA
Doktora
Türkçe
2019
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKSARAYLI
- Bulanık mantık yaklaşımı ile portföy optimizasyonu
Portfolio optimization with fuzzy logic approach
NESLİHAN HALİS
- A gradual approach in portfolio selection problem: Optimization by using fuzzy approach with SSD efficiency test
İkinci derece stokastik baskınlıkta verimlilik testi ve bulanık mantık yaklaşımı ile iki aşamalı bir portföy optimizasyonu
CELAL BARKAN GÜRAN
Doktora
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY TAŞ
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Yatırım fonlarından oluşan portföyün bulanık hedef programlama yaklaşımı ile optimizasyonu
The optimization of a mutual fund portfolio with fuzzy goal programming approach
CAN HİÇBEZMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ