Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Solving cardinality constrained portfolio optimization problem by binary particle swarm optimization algorithm

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F11%3A86080501" target="_blank" >RIV/61989100:27510/11:86080501 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Solving cardinality constrained portfolio optimization problem by binary particle swarm optimization algorithm

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Mathematical programming methods dominate in the portfolio optimization problems, but they cannot be used if we introduce a constraint limiting the number of different assets included in the portfolio. To solve this model some of the heuristics methods (such as genetic algorithm, neural networks and particle swarm optimization algorithm) must be used. In this paper we utilize binary particle swarm optimization algorithm and quadratic programming method to find an efficient frontier in portfolio optimization problem. Two datasets are utilized. First dataset consists of the stocks incorporated in the Dow Jones Industrial Average, second dataset contains stocks from the Standard and Poor's 500. The comparison of found efficient frontiers for different limitation on the number of stock held is made at the close of the paper.

  • Název v anglickém jazyce

    Solving cardinality constrained portfolio optimization problem by binary particle swarm optimization algorithm

  • Popis výsledku anglicky

    Mathematical programming methods dominate in the portfolio optimization problems, but they cannot be used if we introduce a constraint limiting the number of different assets included in the portfolio. To solve this model some of the heuristics methods (such as genetic algorithm, neural networks and particle swarm optimization algorithm) must be used. In this paper we utilize binary particle swarm optimization algorithm and quadratic programming method to find an efficient frontier in portfolio optimization problem. Two datasets are utilized. First dataset consists of the stocks incorporated in the Dow Jones Industrial Average, second dataset contains stocks from the Standard and Poor's 500. The comparison of found efficient frontiers for different limitation on the number of stock held is made at the close of the paper.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    AH - Ekonomie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Acta academica karviniensia

  • ISSN

    1212-415X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    2011

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    24-33

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus