Using Genetic Algorithm in Solving Stochastic Programming for Multi-Objective Portfolio Selection in Tehran Stock Exchange
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 192
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_AMFA-2-4_008
تاریخ نمایه سازی: 7 مهر 1400
چکیده مقاله:
Investor decision making has always been affected by two factors: risk and returns. Considering risk, the investor expects an acceptable return on the investment decision horizon. Accordingly, defining goals and constraints for each investor can have unique prioritization. This paper develops several approaches to multi criteria portfolio optimization. The maximization of stock returns, the power of liquidity of selected stocks and the acceptance of risk to market risk are set as objectives of the problem. In order to solve the problem of information in the Tehran Stock Exchange in ۲۰۱۷, ۴۵ sample stocks have been identified and, with the assumption of normalization of goals, a genetic algorithm has been used. The results show that the selected model provides a good performance for selecting the optimal portfolio for investors with specific goals and constraints.
کلیدواژه ها:
Portfolio optimization ، Multi criteria decision making Stochastic Programming ، Chance constrained compromise ، Genetic Algorithm
نویسندگان
Seyed Alireza Miryekemami
Department of Industrial management, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Ehsan Sadeh
Department of Management, Saveh Branch, Islamic Azad University, Saveh, Iran
Zeinolabedin Sabegh
Department of Management, Saveh Branch, Islamic Azad University, Saveh, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :