Robust approaches in portfolio optimization with stochastic dominance
Název práce v češtině: | Robustní přístupy v optimalizaci portfolia se stochastickou dominancí |
---|---|
Název v anglickém jazyce: | Robust approaches in portfolio optimization with stochastic dominance |
Klíčová slova: | optimalizace portfolia, robustní optimalizace, stochastická optimalizace, stochastická dominance |
Klíčová slova anglicky: | Portfolio optimization, robust optimization, stochastic optimization, stochastic dominance |
Akademický rok vypsání: | 2017/2018 |
Typ práce: | diplomová práce |
Jazyk práce: | angličtina |
Ústav: | Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS) |
Vedoucí / školitel: | doc. RNDr. Ing. Miloš Kopa, Ph.D. |
Řešitel: | skrytý![]() |
Datum přihlášení: | 26.04.2018 |
Datum zadání: | 26.04.2018 |
Datum potvrzení stud. oddělením: | 17.05.2018 |
Datum a čas obhajoby: | 09.09.2019 08:00 |
Datum odevzdání elektronické podoby: | 10.07.2019 |
Datum odevzdání tištěné podoby: | 19.07.2019 |
Datum proběhlé obhajoby: | 09.09.2019 |
Oponenti: | doc. RNDr. Petr Lachout, CSc. |
Zásady pro vypracování |
Stochastická dominance představuje atraktivní přístup pro srovnávání investičních strategií v případě, kdy preference investora nejsou jasně dány jeho užitkovou funkcí nebo se uvažuje více investorů. S jejím využitím je pak možné hledat optimální strategie různých úloh stochastické optimalizace.
Posluchač se zaměří na úlohy optimalizace portfolia obohacené o podmínky ve tvaru stochastické dominance prvého, druhého nebo třetího řádu. Na reálných finančních datech bude analyzovat několik různých formulací modelů se stochastickou dominancí či mírami rizika a porovná optimální investiční strategie pro různé formulace. Pro různé množiny ambiguity navíc bude formulovat a řešit zobecnění těchto úloh, kdy není dostupná plná informace o pravděpodobnostním rozdělení výnosů. |
Seznam odborné literatury |
[1] D. Dentcheva, A. Ruszczyński, Portfolio Optimization with Stochastic Dominance Constraints, Journal of Banking and Finance 30/2 (2006) 433 - 451.
[2] J. Dupačová, J. Hurt, J.Štěpán: Stochastic modeling in economics and finance, Kluwer, část II, 2002. [3] P. Kall, J. Mayer: Stochastic linear programming. Models, theory and computation, Springer, 2005 [4] H. Levy: Stochastic Dominance: Investment decision making under uncertainty, Springer, New York, 2006. [5] G. Ch. Pflug, W. Römisch, Modeling, Measuring and Managing Risk, World Scientific, River Edge, NJ, 2007. [6] A. Ruszczyński, A. Shapiro (eds.): Stochastic programming. Elsevier, 2003. [7] A. Shapiro, D. Dentcheva, A. Ruszczyński: Lectures on stochastic programming. Modeling and theory. MPS/SIAM Series on Optimization 9. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2009. [8] A. Ben-Tal, El Ghaoui, L. and Nemirovski, A. (2006). Mathematical Programming, Special issue on Robust Optimization, Volume 107(1-2). [9] J. Čerbáková (2008): Incomplete information in stochastic programming problems, Dizertačná práce, Univerzita Karlova. Matematicko-fyzikální fakulta. [10] S. Zymler, Kuhn, D. & Rustem, B.: Distributionally robust joint chance constraints with second-order moment information, Math. Program. 137 (2013), 167–198. |