Robustní optimalizace portfolia

Abstract

V predloženej práci študujeme optimalizáciu portfólia v podmienkach ce- ločíselnosti, ktoré ovplyvňujú optimálnu alokáciu aktív. Zadefinujeme miery rizika a formulujeme "mean-risk" modely. K vytvoreniu robustných modelov zahrňujúcich neurčitosť v pravdepodobnostnom rozdelení použijeme dve metódy: analýza najhor- šieho prípadu a kontaminácia. Neurčitosť v diskrétnom pravdepodobnostnom rozde- lení uvažujeme v hodnotách scenárov a v ich pravdepodobnostiach najprv samostatne a následne v kombinácii. Vytvorené modely sú aplikované na dáta z akciového trhu pomocou optimalizačného softvéru GAMS.

In this thesis, a portfolio optimization with integer variables which influ- ence optimal assets allocation, is studied. Measures of risk are defined and the cor- responding mean-risk models are derived. Two methods are used to develop robust models involving uncertainty in probability distribution: the worst-case analyses and contamination. The uncertainty in values of scenarios and in their probabili- ties of the discrete probability distribution is assumed separately followed by their combination. These models are applied to stock market data with using optimization software GAMS.