The problem of portfolio optimization with its twin objectives of maximizing expected
portfolio return and minimizing portfolio risk renders itself difficult for direct solving
using traditional methods when constraints reflective of investor preferences, risk management
and market conditions are imposed on the underlying mathematical model.
Marginal risk that represents the risk contributed by an asset to the total portfolio risk
is an important criterion during portfolio selection and risk management. However, the
inclusion of the constraint turns the problem model into a notorious non-convex quadratic
constrained quadratic programming problem that seeks acceptable solutions using metaheuristic
methods.
In this work, two metaheuristic methods, viz., Evolution Strategy with Hall of Fame
and Differential Evolution (rand/1/bin) with Hall of Fame have been evolved to solve the
complex problem and compare the quality of the solutions obtained. The experimental
studies have been undertaken on the Bombay Stock Exchange (BSE200) data set for the
period March 1999-March 2009. The efficiency of the portfolios obtained by the two
metaheuristic methods have been analyzed using Data Envelopment Analysis.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00