Using Genetic Algorithm in Solving Stochastic Programming for Multi-Objective Portfolio Selection in Tehran Stock Exchange
Article Type:
Research/Original Article (بدون رتبه معتبر)
Abstract:
Investor decision making has always been affected by two factors: risk and returns. Considering risk, the investor expects an acceptable return on the investment decision horizon. Accordingly, defining goals and constraints for each investor can have unique prioritization. This paper develops several approaches to multi criteria portfolio optimization. The maximization of stock returns, the power of liquidity of selected stocks and the acceptance of risk to market risk are set as objectives of the problem. In order to solve the problem of information in the Tehran Stock Exchange in 2017, 45 sample stocks have been identified and, with the assumption of normalization of goals, a genetic algorithm has been used. The results show that the selected model provides a good performance for selecting the optimal portfolio for investors with specific goals and constraints.
Language:
English
Published:
Advances in Mathematical Finance and Applications, Volume:2 Issue: 4, Autumn 2017
Pages:
107 to 120
magiran.com/p1779893  
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 990,000ريال 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.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!