It is easy to use possibility theory in modeling incomplete information. Robust optimization is an important tool when there is parameter uncertainty. Thus, in this study, we propose robust versions of the lower and upper possibilistic mean - variance (MV) models when there are multiple possibility distribution scenarios. Here, we use entropy as a diversification constraint. In addition, we reduce these robust versions to concave maximization problems. Furthermore, we generalize them for two periods portfolio selection problem by using fuzzy addition and multiplication. On the other hand, these generalizations are not concave maximization problems. Finally, we give an illustrative example by using different solvers in Gams modeling system.
Entropy Fuzzy Arithmetic Portfolio Selection Possibility Theory Robust Optimization
Tam olmayan bilgiyi modellemede olabilirlik teorisini kullanmak kolaydır. Parametre belirsizliği olduğunda dayanıklı optimizasyon önemli bir araçtır. Bu nedenle bu çalışmada, birden çok olabilirlik dağılımı senaryosu olduğunda alt ve üst olabilirlik ortalama - varyans (OV) modellerinin dayanıklı versiyonları önerilmiştir. Burada entropi çeşitlendirme kısıdı olarak kullanılmıştır. Bununla birlikte bu dayanıklı versiyonlar konkav maksimizasyon problemlerine indirgenmiştir. Üstelik bunlar, iki periyotlu portföy seçimi problemine bulanık toplama ve çarpma kullanılarak genelleştirilmiştir. Öte yandan bu genelleştirmeler, konkav maksimizasyon problemleri değildir. Son olarak, Gams modelleme sisteminde farklı çözücüler kullanılarak açıklayıcı bir örnek verilmiştir.
Entropi Bulanık Aritmetik Portföy Seçimi Olabilirlik Teorisi Dayanıklı Optimizasyon
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Esnek Hesaplama, Nicel Karar Yöntemleri |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Kasım 2023 |
Gönderilme Tarihi | 19 Ocak 2023 |
Kabul Tarihi | 4 Nisan 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 10 Sayı: 2 |