فهرس المقالات ارزش در معرض ریسک شرطی (CVaR)

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - ارائه الگوریتم ترکیبی یادگیری ماشین و ترکیب سنجه‎های ریسک و نظریه فازی در انتخاب سبد سرمایه گذاری
  دانیال محمدی سید جعفر سجادی عمران محمدی نعیم شکری
  بازده و ریسک دو عامل مهم و اساسی برای تصمیم‌گیری در حوزه مالی می‌باشند. پژوهش حاضر جهت یافتن پرتفوی بهینه برای سرمایه‌گذاری از سهام بورسی انجام گرفته و یکی‌از روش‌هایی‌که در حال حاضر محبوبیت زیادی در بین تحلیل‌گران و پژوهش-گران این حوزه شکل گرفته، روش‌های مبتنی‌بر هوش م أکثر

  بازده و ریسک دو عامل مهم و اساسی برای تصمیم‌گیری در حوزه مالی می‌باشند. پژوهش حاضر جهت یافتن پرتفوی بهینه برای سرمایه‌گذاری از سهام بورسی انجام گرفته و یکی‌از روش‌هایی‌که در حال حاضر محبوبیت زیادی در بین تحلیل‌گران و پژوهش-گران این حوزه شکل گرفته، روش‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی و در پی آن روش‌هایی با هدف کاهش سنجه‌های ریسک می‌باشد. هدف پژوهش حاضر تشکیل پرتفوی با‌استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، سنجه ریسک و ترکیب آن با نظریه فازی است، که بازده‌ای بهتر از بازده میانگین بازار داشته باشد. خروجی هر روش وارد الگوریتم جنگل تصادفی شده و پیش‌بینی به‌وسیله این الگوریتم صورت می‌گیرد و در مرحله آخر، خروجی پیش‌بینی‌ برای تشکیل سبد سرمایه وارد مدل بهینه‌سازی ارزش در معرض ریسک و ارزش در معرض ریسک شرطی با رویکرد نظریه فازی می‌شوند. اطلاعات سهم‌ها به‌صورت روزانه و بازه زمانی آن از ابتدای سال 1394 تا اواسط سال 1398 می‌باشد. در پایان هرکدام از این روش‌ها و مراحل با بازده واقعی بازار مقایسه گردید. بر اساس نتایج بدست آمده سنجه‌ریسک CVAR قابلیت بهتری را نسبت‌به سنجه ریسک VAR داشته است، هم‌چنین الگوریتم جنگل تصادفی در بین الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده شده، نتایج بهتری را در انتخاب سبد سرمایه‌گذاری رقم زده‌ است. تفاصيل المقالة