Comparison of robust optimization models forportfolio optimization

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.