Sparsity penalized mean-variance portfolio selection: Computation and analysis
Seyreklik ile düzenlenmiş ortalama varyans portföy seçme problemi: Hesaplama ve analiz
- Tez No: 752718
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ÇELEBİ PINAR, DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA GÜLİZ ŞAHİNYAZAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 144
Özet
Ortalama Varyans Portföy seçimi olarak adlandırılan en iyi varlık portföyünü seçme problemi, varlık yönetimi çerçevesinde önemli bir matematiksel problem haline gelmiştir. Portföyün seyrekliğini kontrol etmek için ℓ0-ceza terimi ile düzenlenmiş ortalama varyans portföy seçimi problemini ele alıyoruz. Yerel ve mutlak extremumların yapısını analiz ediyoruz, mutlak ekstremum noktalarının varlığını gösteriyoruz ve mutlak extremum noktaları için bileşen bazında alt sınır şeklinde gerekli bir koşul geliştiriyoruz. Sonuçları bir Dal-Sınır algoritmasının tasarımında kullanıyoruz. Gerçek verilerle kapsamlı hesaplama sonuçlarının yanı sıra kullanıma hazır ve son teknoloji bir MIQP çözücü ile karşılaştırmalar rapor edilmektedir. Portföy riskinin beklenen getiri ve ceza parametresi karşısındaki davranışı sayısal deneylerle incelenir. Son olarak, MIQP çözücünün bulamadığı durumlar için Dal-Sınır ve Lasso tarafından verilen çözümlere göre zaman içindeki kümülatif getirileri sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
The problem of selecting the best portfolio of assets, so-called mean-variance portfolio (MVP) selection, has become a prominent mathematical problem in the asset management framework. We consider the problem of MVP selection regularized with ℓ0-penalty term to control the sparsity of the portfolio. We analyze the structure of local and global minimizers, show the existence of global minimizers and develop a necessary condition for the global minimizers in the form of a componentwise lower bound for the global minimizers. We use the results in the design of a Branch-and-Bound algorithm. Extensive computational results with real-world data as well as comparisons with an off-the-shelf and state-of-the-art mixed-integer quadratic programming (MIQP) solver are reported. The behavior of the portfolio's risk against the expected return and penalty parameter is examined by numerical experiments. Finally, we present the accumulated returns over time according to the solutions yielded by the Branch-and-Bound and Lasso for the instances that the MIQP solver fails to find.
Benzer Tezler
- Comparison of single channel blind dereverberation methods for speech signals
Tek kanallı ses sinyallerinin ekodan arındırma yöntemlerinin karşılaştırması
DEHA DENİZ TÜRKÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN
- Gaussian graphical approaches in estimation of biological systems
Gaussian grafiksel modeli ile biyolojik sistemlerin tahmini
EZGİ AYYILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU GAZİ
- Novel model selection criteria on high dimensional biological networks
Yüksek boyutlu biyolojik ağlarda model seçme kriterleri
GÜL BAHAR BÜLBÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU GAZİ
- Kısa metin sınıflandırma için öznitelik seçimi
Feature selection for short text classification
RASIM ÇEKİK
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER KÜRŞAT UYSAL
- Sparse linear prediction models for radar imaging and classification
Radar hedef görüntüleme ve sınıflandırma için seyrek doğrusal öngörü modelleri
BAHAR ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER