Robustness in Mean-Variance Portfolio Optimization
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
In this paper, we discuss some of the concepts of robustness for uncertain multi-objective optimization problem. An important factor involved with multi-objective optimization problems is uncertainty. The uncertainty may arise from estimation of parameters in the model, error of computation, structure of problem and so on. Indeed, some parameters are often unknown at the beginning of solving a multi-objective optimization problem. One of the most important and popular approaches for dealing with uncertainty is robust optimization. Markowitz's portfolio optimization problem is strongly sensitive to the perturbations of input parameters. We consider Markowitz's portfolio optimization problem with ellipsoid uncertainty set, and apply set-based minmax and lower robust efficiency to this problem. The concepts of robust efficiency are used in the real stock market and compared to each other. Finally, the increase and decrease effects of uncertainty set parameters on these robust efficient solutions are verified.
Keywords:
Language:
English
Published:
Journal of mathematic and modeling in Finance, Volume:2 Issue: 2, Summer - Autumn 2022
Pages:
195 to 204
magiran.com/p2556216
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!