دانش سرمایه‌گذاری

دانش سرمایه‌گذاری

بهینه‌سازی سبد‌سهام استوار توزیعی بر اساس نسبت راچف با واگرایی کی-ال

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، مدیریت صنعتی)مالی(، گروه مدیریت، واحد دهاقان، دانشگاه آزاد اسلامی، دهاقان، ایران.
2 دانشیار، گروه مدیریت، واحد دهاقان، دانشگاه آزاد اسلامی،دهاقان، ایران.
3 استادیار، گروه مهندسی صنایع، واحد دهاقان، دانشگاه آزاد اسلامی، دهاقان، ایرا ن
10.22034/jik.2026.24006
چکیده
توزیع بازده یک سبد‌سهام در دوره‌های زمانی مختلف ثابت نیست که این امر متأثر از پویایی بازارهای مالی است و زمینه را برای عدم استواری سبد‌سهام فراهم می‌کند. سبد‌سهام استوار توزیعی، مسئله نااطمینانی سبد‌سهام، ناشی از تغییرات توزیع بازده سبد را بررسی می‌کند. در پژوهش حاضر تابع هدف مدل سبد‌سهام، بیشینه سازی نسبت راچف می‌باشد که از نسبت‌های پاداش-ریسک می‌باشد و محاسبه آن به توزیع بازده سبد‌سهام وابسته است. استراتژی پژوهش برای استوار‌سازی پارامتر توزیع بازده، در نظر گرفتن تمام بازده‌هایی می‌باشد که در یک همسایگی از توزیع تجربی سبد قرار دارد که برای تعیین چنین توزیع‌هایی از معیار واگرایی کی-ال استفاده شده است. سبد نمونه‌ای پژوهش متشکل از 8 شاخص یا صنعت از بورس اوراق بهادار تهران در بازه 1390 تا 1400 و در افق زمانی هفتگی می‌باشد. داده‌های تست به 5 دوره تقسیم شده است و برای ارزیابی نتایج سبد استوار توزیعی در مقایسه با سبد فاقد این خاصیت از حاصل تقسیم میانگین نسبت‌های راچف در 5 دوره مذکور به انحراف معیار آنها استفاده شده است. نتایج بهینه سازی به کمک الگوریتم تجمعی ذرات نشان می‌دهد که سبد استوار توزیعی این نسبت را به میزان 40/0 بهبود می‌دهد و بعلاوه کمینه نسبت راچف در 5 دوره در سبد استوار توزیعی نسبت به سبد فاقد این خاصیت بیشتر می‌باشد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Distributionally Robust Portfolio Optimization with Rachev ratio using KL divergence

نویسندگان English

mona beyranvand 1
sayyed mohammad reza davoodi 2
Mohammadreza Sharifi-Ghazvini 3
1 PhD Candidate of Industrial Management, Department of Management, Dehaghan Branch, Islamic Azad University, Dehaghan, Iran.
2 Associate Professor. Department of Management ,Dehaghan Branch, Islamic Azad University, Dehaghan, Iran.
3 Assistant Professor. Department of Industrial Engineering,Dehaghan Branch, Islamic Azad University, Dehaghan, Iran
چکیده English

The return distribution of a stock portfolio is not constant in different periods of time, which is affected by the dynamics of financial markets and provides the basis for the instability of the stock portfolio. Distributionally Robust Portfolio Optimization (DRO) takes into account the uncertainty of the stock portfolio due to changes in the distribution of portfolio returns. In the current research, the objective function of the stock portfolio model is to maximize the Rachev ratio, which is one of the reward-risk ratios, and its calculation depends on the distribution of the stock portfolio returns. The research strategy to robust the return distribution parameter is to consider all the returns that are located in a neighborhood of the empirical distribution of the portfolio, which was used to determine such distributions using the Kl divergence. A sample portfolio of the research consists of 8 indices or industries from the Tehran Stock Exchange in the period from 1390 to 1400 and on a weekly time horizon. The test data has been divided into 5 periods, and to evaluate the DRO portfolio compared to the portfolio without this feature, the result of dividing the average of Rachev ratios in the 5 mentioned periods by their standard deviation has been used. The results show that the DRO portfolio improves this ratio by 0.40 and in addition, the minimum ratio of Rachev in 5 periods in the DRO portfolio is higher than the basket without this property.

کلیدواژه‌ها English

: Rachev ratio
Distributionally Robust Portfolio
Kl divergence metric
PSO
  • Bardakci, I. E., & Lagoa, C. M. (2019). Distributionally robust portfolio optimization. In 2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC)(pp. 1526-1531). IEEE.
  • Du, N., Liu, Y., & Liu, Y. (2020). A new data-driven distributionally robust portfolio optimization method based on wasserstein ambiguity set. IEEE Access9, 3174-3194.
  • Fan, Z., Ji, R., & Lejeune, M. (2023). Distributionally Robust Portfolio Optimization under Marginal and Copula Ambiguity. Available at SSRN 4300358.‏
  • Hosseini-Nodeh, Z., Khanjani-Shiraz, R., & Pardalos, P. M. (2022). Distributionally Robust Portfolio Optimization with Second-Order Stochastic Dominance Based on Wasserstein Metric. Information Sciences.
  • Hu, Z., & Hong, L. J. (2013). Kullback-Leibler divergence constrained distributionally robust optimization. Available at Optimization Online, 1695-1724.
  • Ji, R., Lejeune, M. A., & Fan, Z. (2022). Distributionally robust portfolio optimization with linearized STARR performance measure. Quantitative Finance, 1-15.
  • Kobayashi, K., Takano, Y., & Nakata, K. (2021). Cardinality-constrained Distributionally Robust Portfolio Optimization. arXiv preprint arXiv:2112.12454.
  • Kobayashi, K., Takano, Y., & Nakata, K. (2023). Cardinality-constrained distributionally robust portfolio optimization. European Journal of Operational Research309(3), 1173-1182.‏
  • Liu, W., Yang, L., & Yu, B. (2021). KDE distributionally robust portfolio optimization with higher moment coherent risk. Annals of Operations Research307(1), 363-397.
  • Taghizadeh Yazdi, M., Fallahpour, S., Ahmadi Moghaddam, M. (2017). Portfolio selection by means of Meta-goal programming and extended lexicograph goal programming approaches. Financial Research Journal, 18(4), 591-612.
  • Tehrani, R., Fallah Tafti, S., & Asefi, S. (2018). Portfolio optimization using krill herd metaheuristic algorithm considering different measures of risk in Tehran stock exchange. Financial research journal, 20(4), 409-426.
  • Zhang, X. (2022). Distributional Robust Portfolio Construction based on Investor Aversion. arXiv preprint arXiv:2203.13999.