Optimization of the Fuzzy Investment Portfolio under Conditions of Uncertainty

Zaychenko Yuri () and Sydoruk Inna ()
Additional contact information
Sydoruk Inna: Institute of Applied System Analysis, NTUU “KPI”

Information Technology and Management Science, 2012, vol. 15, issue 1, 149-160

Abstract: В статье дан анализ классической модели оптимизации инвестиционного портфеля Г. Марковица, изложены ее основные недостатки. В качестве альтернативы классической модели описана постановка задачи оптимизации портфеля ценных бумаг на основе нечётко-множественного подхода. В этой задаче доходности акций описываются как нечёткие числа с треугольной или Гауссовской функцией принадлежности. При этом риск портфеля рассматривается как ситуация, когда реальная доходность портфеля оказывается ниже некоторого критериального значения, задаваемого инвестором. Построена математическая модель задачи оптимизации нечеткого портфеля и описан алгоритм ее решения. Проведены экспериментальные исследования нечёткой модели на примере составления портфеля из акций компаний на Российской бирже РТС (Российская Торговая Система). Проведены сравнительные экспериментальные исследования классической модели Марковица и нечётко-множественной модели. Построены зависимости «оптимальная доходность - риск» для обоих типов моделей и показано, что в отличие от классической модели данная зависимость для нечёткой модели является монотонно убывающей. Дано обоснование этого явления. Рассмотрена двойственная задача нечеткой портфельной оптимизации, в которой необходимо минимизировать риск при ограничении на ожидаемую доходность портфеля. Сформулирована многокритериальная задача нечёткой портфельной оптимизации по двум критериям: доходности портфеля и риску, проведены её экспериментальные исследования. В данной задаче основным источником неопределённости являются цены акций, значения которых известны в текущий момент конструирования портфеля и неизвестны в будущий момент реализации этого портфеля. С целью уменьшения неопределённости и снижения риска предложено использовать прогнозирование доходности акций. Для прогнозирования предлагается использовать специальный метод индуктивного моделирования - нечёткий МГУА, позволяющий учесть неопределённость исходных данных и автоматически построить искомую модель прогноза по экспериментальным данным. Эксперименты подтвердили эффективность применения нечёткого МГУА для прогнозирования цен акций в задаче оптимизации инвестиционного портфеля в условиях неопределённости.

Date: 2012
References: View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://doi.org/10.2478/v10313-012-0023-6 (text/html)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:vrs:itmasc:v:15:y:2012:i:1:p:149-160:n:23

DOI: 10.2478/v10313-012-0023-6

Access Statistics for this article

Information Technology and Management Science is currently edited by J. Merkurjevs

More articles in Information Technology and Management Science from Sciendo
Bibliographic data for series maintained by Peter Golla ().