| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Fuzzy optimization for portfolio selection based on embedding theorem in fuzzy normed linear spaces
Avtorji:ID Solatikia, Farnaz (Avtor)
ID Kiliç, Erdem (Avtor)
ID Weber, Gerhard-Wilhelm (Avtor)
Datoteke:.pdf Organizacija_2014_Solatikia,_Kiliç,_Weber_Fuzzy_optimization_for_portfolio_selection_based_on_Embedding_Theorem_in_Fuzzy_Normed_Linear_S.pdf (844,36 KB)
MD5: DB68D8BCAA73C96BE29C8A1B0B4A979E
PID: 20.500.12556/dkum/09d48898-e4c2-4a06-9680-83ecac20bf1f
 
URL http://www.degruyter.com/view/j/orga.2014.47.issue-2/orga-2014-0010/orga-2014-0010.xml
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Opis:Background: This paper generalizes the results of Embedding problem of Fuzzy Number Space and its extension into a Fuzzy Banach Space C(Ω) × C(Ω), where C(Ω) is the set of all real-valued continuous functions on an open set Ω. Objectives: The main idea behind our approach consists of taking advantage of interplays between fuzzy normed spaces and normed spaces in a way to get an equivalent stochastic program. This helps avoiding pitfalls due to severe oversimplification of the reality. Method: The embedding theorem shows that the set of all fuzzy numbers can be embedded into a Fuzzy Banach space. Inspired by this embedding theorem, we propose a solution concept of fuzzy optimization problem which is obtained by applying the embedding function to the original fuzzy optimization problem. Results: The proposed method is used to extend the classical Mean-Variance portfolio selection model into Mean Variance-Skewness model in fuzzy environment under the criteria on short and long term returns, liquidity and dividends. Conclusion: A fuzzy optimization problem can be transformed into a multiobjective optimization problem which can be solved by using interactive fuzzy decision making procedure. Investor preferences determine the optimal multiobjective solution according to alternative scenarios.
Ključne besede:investiranje, dobiček, portfelj, optimiranje, metode
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2014
Št. strani:str. 90-98
Številčenje:Letn. 47, št. 2
PID:20.500.12556/DKUM-69117 Novo okno
ISSN:1318-5454
UDK:519.865
COBISS.SI-ID:279077888 Novo okno
DOI:10.2478/orga-2014-0010 Novo okno
ISSN pri članku:1318-5454
NUK URN:URN:SI:UM:DK:BUXBVCID
Datum objave v DKUM:30.11.2017
Število ogledov:1136
Število prenosov:432
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Organizacija : revija za management, informatiko in kadre
Skrajšan naslov:Organizacija
Založnik:Moderna organizacija
ISSN:1318-5454
COBISS.SI-ID:610909 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:30.11.2017

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Mehka optimizacija za izbiro portfelja na osnovi vstavljenega (vgrajenega) izreka v mehko normiran linearni prostor
Opis:Ozadje: Članek posploši rezultate problema vgrajenega mehkega številskega prostora in njegovih razširitev v mehki Banachov prostor, kjer je C(Ω) množica vseh realnih kontinuirnih funkcij na odprti množici Ω. Cilji: Poglavitna ideja v ozadju našega pristopa je izrabiti prednost medsebojnega vpliva mehkih normiranih prostorov in normiranih prostorov na način, da dobimo ekvivalenten stohastičen program. Tako se laže izognemo tveganju zaradi prevelikega poenostavljanja realnosti. Metoda: Vgrajeni izrek pokaže, da množico vseh mehkih števil lahko vgradimo v mehki Banach-ov prostor. Izhajajoč iz tega izreka predlagamo rešitev koncepta mehkega optimizacijske problema, ki se pojavi, kadar uporabimo vgrajeno funkcijo na prvotnem mehkem optimizacijskem problemu. Rezultati: Predlagano metodo smo uporabili, da smo razširili klasičen model (srednja varianca) za izbiro portfeja na model v mehkem okolju (srednja varianca z nesimetrično porazdelitvijo) ob kriteriju dolgoročnih in kratkoročnih dobičkov na vlaganja, likvidnosti in dividend. Zaključek: Problem zabrisane optimizacije je mogoče pretvoriti v problem večkriterijske optimizacije, ki ga je mogoče rešiti z uporabo interaktivnega mehkega postopka odločanja. Investitorjeve preference določajo optimalno večkriterijsko rešitev glede na alternativne scenarije.
Ključne besede:embedding problem, fuzzy optimization, fuzzy banach space, portfolio selection


Zbirka

To gradivo je del naslednjih zbirk del:
  1. Organizacija

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici