چکیده
مدل های بهینه سازی پورت فولیوی سنتی( مجموعه اوراق بهادار سنتی ) فرض می کند که آینده بازار سهام توسط اطلاعات پیشین پیش بینی می شود . به هر حال بدون توجه به این که چقدر اطلاعات قبلی دقیق است ، این فرضیه در بازارهای مالی به علت نوسانات شدید در محیط بازار غیر عملی است . این مقاله درباره بهینه سازی مسائل مجموعه فازی است که بازده دارایی توسط اطلاعات فازی را نشان میدهد . قسمتی از داده های اطلاعات مالی حقیقی ، اطلاعاتی است که از داده های حقیقی سال های ۲۰۱۲ و ۲۰۱۳ به عنوان ضعیف ( و نهایی ) به دست آورده شد و بخشی دیگر از نظر سنجی کارشناسان با عنوان اطلاعات پیشگویانه برای سال های ۲۰۱۴ تا ۲۰۱۷ به صورت عدد فازی مثلثی فراهم گردید. برای بهینه سازی مجموعه اوراق بهادار ، مدل های ریاضی غیر خطی برای تعدادی مشخص و اجرا شد . سپس با استفاده از تکنیک تغییر متغییرها که در متون تحقیق عملیاتی مدل ساده ای است ، دو مدل میتوانست ادغام شود و متغیرهای مدل خطی صحیح ایجاد و نتایج برای استفاده در نرم افزار لینگو استفاده شدند و سرانجام نتایجی بدست آورده شد مطابق با ایده ی اساسی اقتصاد مالی که آیا درجه ریسک سرمایه گذاری بیشتر از بازده ی بیشتری است که می خواهد بگیرد .
Abstract
Conventional portfolio optimization models assume that future of the Stock Market will be predicted by past data. However, regardless of whether how accurate is the past data, this theorem in financial market is not applicable due to the high volatility of the market environment. This research is about optimization problem of fuzzy set that shows the assets return by fuzzy data. Part of the data of the actual financial information, are information from the actual data of Years 2012 and 2013 that have been obtained as fragile (and final) and another part of the survey experts as predictive information was obtained for the years 2014 to 2017 in the form of triangular fuzzy numbers. To optimize portfolio, nonlinear mathematical models for some were specified and presented then using the change of variables technique that in operations research literature is a simple technique, two models could merged and integer linear model variables were created and the results were used to calculate the software Lingo. Finally the results were obtained in accordance with a basics idea of financial economics that whatever the degree of investment risk, is more he want to get more return.