تحقیقات حسابداری و حسابرسی

تحقیقات حسابداری و حسابرسی

ارائه مدلی جهت بهینه‌سازی و مدیریت ریسک پرتفولیو با استفاده از نظریه شبکه در بازار سهام ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشیار حسابداری، دانشکده اقتصاد، علوم اداری و مدیریت دانشگاه سمنان
2 دانشجوی دکتری مالی، دانشگاه سمنان
10.22034/iaar.2024.206119
چکیده
مساله بهینه سازی سبد سرمایه گذاری یکی از مهمترین مباحث در مدیریت سرمایه محسوب می گردد.هدف ما در این مقاله طراحی یک مدل انتخاب سبد بهینه بر اساس روش درخت پوشای کمینه در بازار بورس ایران است.طراحی و تدوین یک مدل برای انتخاب سبد شامل دو مرحله اساسی می باشد .مرحله اول انتخاب سبد سرمایه گذاری ,این کار با استفاده از پنج معیار  مرکزیت, بینابینی, فاصله از مرکز, فاصله از همبستگی و فاصله از معیار فاصله انجام شد.حاصل این کار تشکیل دو سبد مرکزی و پیرامون به ترتیب از  یال های مرکزی و یال های پیرامون شبکه بود.درمرحله دوم با استفاده از معیار های سنجش ریسک و بازده , سبد های انتخابی بهینه سازی و مدیریت ریسک شد . در پایان سبدهای استخراج شده با شاخص کل و یک سهم از سبد برا ی یک دوره 200 روزه مورد ارزیابی عملکرد قرار گرفت .نتایج نشان داد که هر دو سبد با توجه به شرایط بازار از بازدهی بالاتری  برخوردار بودند. همانطور که انتظار می رفت در زمان رشد بازار, سبد پیرامون بازدهی بالاتری در مقایسه با بازار ثبت نمود.
کلیدواژه‌ها

  1.  

    1. Barbi A., Prataviera G., (2019), “Nonlinear dependencies on brazilian equity network from mutual information minimum spanning trees”, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 523,876-885.
    2. Birch J., Athanasios A. Pantelous, and Konstantin Zueva, (2015), “The Maximum Number of 3- and 4-Cliques within a Planar Maximally Filtered Graph”, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications Volume 417, 1 January 2015, Pages 221-229
    3. Birch Jenna Louisa,( 2015), “Modelling Financial Markets using Methods from Network Theory”, Thesis submitted in accordance with the requirements of the University of Liverpool for the degree of Doctor in Philosophy,
    4. Chang T.-J., Meade N., Beasley J.E. , Sharaiha Y.M.(2000 ) , "Heuristics for Cardinality Constrained Portfolio Optimization", Computers & Operations Research, Vol. 27, 1271-1302
    5. Eom C. , Oh G. , Kim S. , (2008), “Statistical investigation on connected structures of stock networks in a financial time series”, J. Korean Phys. Soc. 53, 3837–3841
    6. Goh YK, Hasim HM, Antonopoulos CG (2018) “Inference of financial networks using the normalised mutual information rate”. PLoS ONE 13(2)
    7. Guresen, E., Kayakutlu, G., and Daim, T.U. (2011) “Using artificial neural network models in stock market index prediction”. Expert Systems with Applications., 38(8), pp. 10389-10397.
    8. Hafizah Bahaludin1, Mimi Hafizah Abdullah1, Lam Weng Siew, Lam Weng Hoe,(2019), “The Investigation on the Impact of Financial Crisis on Bursa Malaysia Using Minimal Spanning Tree”, Mathematics and Statistics Vol. 7(4A), pp. 1 - 8
    9. Hartman D. , Hlinka J. , (2018), “Nonlinearity in stock networks”, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science,28
    10. Jain, A. K. (2010), “Data Clustering: 50 Years Beyond K-Means”, Pattern Recognition Letters, 31, (8), 651-666
    11. Kenett, D., Tumminello, M., Madi, A., Gur-Gershgoren, G., Mantegna, R. and Ben-Jacob, E., (2010), “Dominating clasp of the financial sector revealed by partial correlation analysis of the stock market”. PLoS One, 5
    12. Mantegna, R.N., (1999), “Hierarchical structure in financial markets”. Eur. Phys. J. B, 11, 193–197
    13. Markowitz, H., (1952), “Portfolio selection”. J. Finance, 7, 77–91
    14. Marti G. , (2020), “Corrgan: Sampling realistic financial correlation matrices using generative adversarial networks”, Economics, Mathematics, Computer Science,
    15. Massara G. P. , Di Matteo T. , Aste T. , (2017) , “Network filtering for big data: triangulated maximally filtered graph”, Journal of complex Networks, 5 161–178.
    16. Musciotto F., Marotta L., Miccichè S., Mantegna R. N. (2018). "Bootstrap validation of links of a minimum spanning tree". Phys. A Stat. Mech. Appl. 512 1032–1043
    17. Nanda, S., R., Mahanty, B. & Tiwari, M., K., (2010), “Clustering Indian stock market data for portfolio management”, Expert Systems with Applications, 37, 8793–8798
    18. Simon, H. A. (1956). “Rational choice and the structure of the environment”. Psychological Review, 63(2), 129–138
    19. Tumminello, M., Aste, T., Di Matteo, T. and Mantegna, R.N., (2005), “A tool for filtering information in complex systems”. Proc. Natl. Acad. Sci, 102 (30) 10421-10426
    20. Tumminello, M., Lillo, F. and Mantegna, R.N., (2010), “Correlation, hierarchies, and networks in financial markets”. J. Econ. Behave. Org., 75, 40–58
    21. Tumminello M. , Matteo T. Di , Aste T. , and Mantegna, R.N. , (2007), “Correlation based networks of equity returns sampled at different time horizons”, Eur. Phys. J. B, 55, 209–217

    Zhi-Qiang Jiang, Wei-Xing Zhou, (2010), “Complex stock trading network among investors”, Physica A, 389 ,4929_4941