Geri Dön

Çok amaçlı finansal yatırım modeli için hibrit algoritma geliştirilmesi

Developing a hybrid algorithm for a multi-objective financial model

  1. Tez No: 825552
  2. Yazar: MURAT ÇAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SİBEL ATAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yöneylem Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Dünyada ekonomik modellerin varlığı giderek daha önemli hale gelmesine rağmen, talepte veya piyasa koşullarında oluşan belirsizliği giderecek model sayısı yeterli değildir. Bu çalışmada Eurobond ile kripto para yatırımlarından meydana gelen bir portföyün doğrusal olmayan ve çok amaçlı hedef programlama matematik modeli ortaya konulmuş ve bu modelin büyük veriyle çözümü için karınca kolonisi tabanlı hibrit bir algoritma geliştirilmiştir. Bu şans kısıtlı doğrusal olmayan hedef programlama modelinin amacı, düşük ve yüksek risk içeren iki farklı özellikteki yatırım aracını aynı anda dikkate alan ve gelir maksimizasyonu ile işlem hacmi maliyetini minimize eden bir yatırım planı ortaya koymasıdır. Üretilen karınca kolonisi tabanlı hibrit algoritmanın katkısı ise, doğrusal olmayan bu modelin büyük boyutlu ve geçerli sürelerde çözülemeyen versiyonlarını kısa sürede çözerek optimum plana yakın uzlaşık bir yatırım planı önermesidir. Çalışmada öncelikle şans kıstlı doğrusal olmayan hedef programlama modeli küçük bir periyot için MS Excel 2017 ile doğrulandıktan sonra, günlük bazda Haziran-Eylül 2022 periyotları kapsamındaki büyük veri ile Spyder platformunda Python 3.7 dili kullanılıp validasyonu yapılarak, tüm veri setleri için uzlaşık çözümler elde edilmiştir. Ayrıca çözümlerin daha kısa sürede elde edilmesini sağlamak için yine Python dili ile karınca kolonisi tabanlı hibrit bir algoritma üretilmiş ve büyük veri içeren problem setleri için ipopt çözücüsünden daha hızlı bir şekilde uzlaşık çözümler elde edildiği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Although the existence of economic models in the world is becoming more and more important, the number of models is not enough to eliminate the uncertainty in demand or market conditions. This study introduces a nonlinear and multi-purpose goal programming mathematical model of a portfolio consisting of Eurobond and crypto money investments, and an ant colony-based hybrid algorithm is developed for the solution of this model with big data. The purpose of this chance-constrained nonlinear target programming model is to present an investment plan that simultaneously considers two different investment instruments with low and high risk, maximizes income, and minimizes the cost of trading volume. The contribution of the produced ant colony-based hybrid algorithm is to propose a compromise investment plan close to the optimum plan by solving the large-sized versions of this nonlinear model that cannot be solved in a short time. In the study, firstly, the nonlinear goal programming model with chance constraints was validated with MS Excel 2017 for a small period, and then, by using Python 3.7 language on the Spyder platform with big data on a daily basis within the June-September 2022 period, consensus solutions were obtained for all data sets. In addition, an ant colony-based hybrid algorithm was produced with Python language in order to provide solutions in a shorter time, and it is shown that compromise solutions were obtained faster than the ipopt solver for problem sets containing large data.

Benzer Tezler

  1. İki aşamalı portföy optimizasyonu modeli önerisi

    A model proposal for two-stage portfolio optimization

    BEYZA MOLLAAHMETOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖNSEL EKİCİ

  2. Bireysel yatırımcıların yatırım tercihlerinin analitik hiyerarşi prosesi ile değerlendirimesi

    Evaluation of individual investors? investment preferences with analytic hierarchy process

    AYŞEGÜL İNAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İşletmeTrakya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATMA LORCU

  3. Multi objective early-stage design optimization of multifamily residential projects

    Çok daireli konut projelerinin çok amaçlı erken aşama tasarım optimizasyonu

    EYMEN ÇAĞATAY BİLGE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAMAN

  4. An integrated multi-criteria decision making methodology for risky investment projects evaluation

    Riskli yatırım projelerinin değerlendirilmesi için bütünleşik çok kriterli karar verme metodolojisi

    ÖZGÜR ARMANERİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. HASAN ESKİ

  5. Hizmet sektöründe performans odaklı çok amaçlı karar verme: Banka performans ölçümünde analitik hiyerarşi süreci uygulaması

    Performance-based multiple objective decision making in service sector: Analytical hierarchy application in banking performance evaluation

    YILDIZ ESRA ALBAYRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. HALUK ERKUT