یادگیری ماشین مبتنی بر رویکرد سلسله مراتبی برابری ریسک (مطالعه موردی: پرتفولیو سهام متشکل از ۳۰ شرکت برتر بورس اوراق بهادار تهران)
محل انتشار: فصلنامه تحقیقات مالی، دوره: 24، شماره: 2
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 154
فایل این مقاله در 23 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JFR-24-2_004
تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1401
چکیده مقاله:
هدف: مسئله تخصیص دارایی ها، به تصمیم گیری تحت شرایط عدم اطمینان نیاز دارد. تشکیل پرتفوی سرمایه گذاری، یکی از مشکلات مالی بسیار رایج است. همواره سرمایه گذاران در تکاپوی تشکیل بهترین پرتفوی برای سرمایه گذاری هستند تا بتوانند بیشترین سود را کسب کنند. تاکنون روش های زیادی برای تشکیل پرتفوی معرفی شده است که مشهورترین آن، رویکرد مارکویتز است. تئوری میانگین واریانس، به دلیل دشواری در تخمین بازده مورد انتظار و کواریانس برای طبقات مختلف دارایی، اشکال های عملی زیادی دارد. هدف از اجرای این پژوهش، یافتن روشی برای بهینه سازی سبد سهام است که در شبیه سازی برون نمونه برای بازار سهام ایران، عملکرد برتری داشته باشد. روش: در این پژوهش، از تکنیک یادگیری ماشین برابری ریسک سلسله مراتبی استفاده شده و نتایج آن با رویکرد مینیمم واریانس مقایسه شده است. برای اجرای این پژوهش، از قیمت پایانی تعدیل شده ۳۰ شرکت بورسی برای ۷۶۰ روز معاملاتی در دوره زمانی ۱۳۹۷ تا ۱۳۹۹ استفاده شده است. یافته ها: برای ارزیابی عملکرد پرتفولیو از نسبت شارپ برای هر دو دوره درون نمونه و برون نمونه استفاده شد. نتایج به دست آمده از تحلیل درون نمونه و برون نمونه نشان داد که رویکرد برابری ریسک سلسله مراتبی، در مقایسه با رویکرد مینیمم واریانس، عملکرد بهتری دارد. نتیجه گیری: رویکرد برابری ریسک سلسلهمراتبی، جایگزین معناداری برای رویکردهای سنتی تخصیص دارایی، از جمله رویکرد مینیمم واریانس است و برای سرمایه گذاران، ابزار مهم مدیریت ریسک محسوب می شود. مدیران سبدگردان و سرمایه گذاران نیز می توانند از این روش برای تخصیص وزن به سبد خود استفاده کنند.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مرضیه نوراحمدی
دکتری، گروه مهندسی مالی، دانشکده اقتصاد، مدیریت و حسابداری، دانشگاه یزد، یزد، ایران.
حجت الله صادقی
دانشیار، گروه مدیریت مالی، دانشکده اقتصاد، مدیریت و حسابداری، دانشگاه یزد، یزد، ایران.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :