توضیحات
ABSTRACT
Optimal alloction of capital to investment and minimizing the risk of investmen , most investors one of the main objective . The problem of allocating funds into a given set of investable assets is known as portfolio selection. In this paper, we derive a portfolio optimization model by minimizing upper and lower bounds of loss probability. Based on the bounds, two fractional programs are derived for constructing portfolios, where the numerator of the ratio in the objective includes the value-at-risk (VaR) or conditional value-at-risk (CVaR) while the denominator is any norm of portfolio vector. Some computational experiments are conducted on real stock market data, demonstrating that the CVaR- based fractional programming model outperforms the empirical probability minimization.
INTRODUCTION
Although variance has been the most basic risk measure since the seminal work of Markowitz (1952), drawbacks of such deviation type measures have been pointed out in the literature, and both theoretical and practical attentions have recently cast a spot light on downside risk measures such as the class of coherent risk measures rather than deviation measures. A classical downside risk measure is Roy’s (1952) safety first criterion which minimizes the probability of portfolio loss being greater than a threshold. More recently, value-at-risk (VaR) has gained popularity in 1990s in practice so as to grasp a large loss with a small probability. Although it is intuitive and easy to understand its implication, it faces critiques due to the lack of convexity and, accordingly, coherence (see, e.g., Artzner et al.,1999). In contrast with VaR, conditional value-at-risk (CVaR) has recently been obtaining a growing popularity due to nice properties such as the coherence and the consistency with the second order stochastic dominance (see, e.g., Ogryczak and Ruszczy´nski, 2002) as well as tractability in its optimization (Rockafellar and Uryasev, 2002).
چکیده
تخصیص بهینه از سرمایه به سرمایه گذاری و به حداقل رساندن خطر سرمایه گذاران، بیشتر سرمایه گذاران یکی از اهداف اصلی. مشکل تخصیص بودجه به مجموعه ای از دارایی های قابل سرمایه گذاری به عنوان انتخاب نمونه کارها شناخته می شود. در این مقاله، یک مدل بهینه سازی نمونه کارها با به حداقل رساندن حد بالا و پایین احتمال احتمال از دست دادن تولید می کنیم. بر اساس محدوده، دو برنامه کسری برای ساختن اوراق بهادار مشتق شده اند، که در آن عددی از نسبت در هدف شامل ارزش در معرض خطر (VaR) یا ارزش شرطی در معرض خطر (CVaR) است در حالی که معیار هرگونه عددی است بردار نمونه کارها. برخی از آزمایش های محاسباتی بر روی داده های بازار واقعی واقعی انجام می شود، نشان می دهد که مدل برنامه ریزی کسری مبتنی بر CVaR از کمینه سازی احتمال تجربی بهتر است.
مقدمه
اگرچه واریانس اساسی ترین معیار ریسک از زمان کار مینیمم ماروویتز (1952) بوده است، اشکالاتی از این نوع اقدامات نوع انحراف در ادبیات ذکر شده است، و هر دو توجه نظری و عملی اخیرا نقاط ضعفی بر روی اقدامات ریسک ریسک مانند به عنوان طبقه ای از ریسک های منسجم به جای اندازه گیری های انحراف. یک معیار ریسک کلاسیک، نخستین معیار ایمنی Roy (1952) است که احتمال کاهش زیان نمونه کارها از یک آستانه را به حداقل می رساند. به تازگی، ارزش در معرض خطر (VaR) در دهه 1990 در حال افزایش است تا بتواند از دست دادن بزرگ با احتمال کمتری درک کند. اگرچه این موضوع به صورت بصری و آسان قابل درک است، اما با توجه به کمبود تخلخل و در نتیجه انسجام، با انتقادات مواجه می شود (نگاه کنید به مثال Artzner و همکاران، 1999). در مقایسه با VaR، ارزش افزایشی شرطی (CVaR) به تازگی به دلیل خواص خوب مانند انسجام و سازگاری با تسلط تصادفی دوم مرتبه دوم (به عنوان مثال، Ogryczak و Ruszczy’nski، 2002) و نیز قابلیت سنجش در بهینه سازی آن (Rokkafellar و Uryasev، 2002).
Year: 2013
Publisher : Third Conference on Mathematical Finance and Applications
By : Kazem nouri , Parisa sabet
File Information: English Language/ 25 Page / size: 688 KB
Only site members can download free of charge after registering and adding to the cart
سال : 1392
ناشر : سومین کنفرانس ریاضیات مالی و کاربردها
کاری از : کاظم نوری، سعید پریسا
اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 25 صفحه / حجم : KB 688
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.