Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "aversion" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
A recursive procedure for selecting optimal portfolio according to the MAD model
Autorzy:
Michałowski, W.
Ogryczak, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205763.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
optymalizacja
programowanie liniowe
downside risk aversion
investment
linear programming
portfolio optimization
quadratic programming
risk management
Opis:
The mathematical model of portfolio optimization is usually represented as a bicriteria optimization problem where a reasonable trade-off between expected rate of return and risk is sought. Im a classical Markowitz model the risk is measured by a variance, thus resulting in a quadratic programming model. As an alternative, the MAD model was proposed where risk is measured by (mean) absolute deviation instead of a variance. The MAD model is computationally attractive, since it is transformed into an easy to solve linear programming program. In this paper we poesent a recursive procedure which allows to identify optimal portfolio of the MAD model depending on investor's downside risk aversion.
Źródło:
Control and Cybernetics; 1999, 28, 4; 725-738
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multiple criteria optimization and decisions under risk
Optymalizacja wielokryterialna a decyzje z ryzykiem
Autorzy:
Ogryczak, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206003.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
decyzje z niepewnością
decyzje z ryzykiem
optymalizacja wielokryterialna
unikanie ryzyka
decisions under risk
decisions under uncertainty
multiple criteria optimization
risk aversion
Opis:
The mathematical background of multiple criteria optimization (MCO) is closely related to the theory of decisions under uncertainty. Most of the classical solution concepts commonly used in the MCO methodology have their origins in some approaches to handling uncertainty in decision analysis. Nevertheless, the MCO as a separate discipline has developed several advanced tools of interactive analysis leading to effective decision support techniques with successful applications. Progress made in the MCO tools raises a question of possible feedback to the decision making under risk. The paper shows how decisions under risk, and specifically the risk aversion preferences, can be modeled within the MCO methodology. This provides a methodological basis allowing for taking advantage of the interactive multiple criteria techniques for decision support under risk.
Podstawy matematyczne optymalizacji wielokryterialnej są blisko związane z teorią podejmowania decyzji w warunkach ryzyka. Większość klasycznych koncepcji rozwiązań zazwyczaj wykorzystywanych w metodach optymalizacji wielokryterialnej pochodzi z pewnych podejść uwzględniania niepewności w analizie decyzji. Jednakże, należy podkreślić, że optymalizacja wielokryterialna, jako niezależna dyscyplina, rozwinęła szereg zaawansowanych narzędzi analizy interaktywnej, prowadzących do efektywnych technik wspomagania decyzji, znajdujących rzeczywiste zastosowania. Postęp, jaki się dokonał w zakresie narzędzi wielokryterialnego podejmowania decyzji, stawia pytanie o ewentualne sprzężenie zwrotne w kierunku podejmowania decyzji w warunkach ryzyka. W artykule pokazano, jak decyzje z ryzykiem, a szczególnie preferencje co do unikania ryzyka, mogą być modelowane przy użyciu metodyki optymalizacji wielokryterialnej. W ten sposób stworzono podstawę metodyczną pozwalającą korzystać z interaktywnych technik wielokryterialnych we wspomaganiu decyzji z ryzykiem.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2002, 31, 4; 975-1003
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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