Ortalama-varyans portföy optimizasyonunda genetik algoritma uygulamaları üzerine bir literatür araştırması

Normal 0 false false false TR X-NONE X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:`Normal Tablo`; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:``; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:10.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:`Calibri`,sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:`Times New Roman`; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-ansi-language:TR;} Markowitz’in ortaya koymuş olduğu ortalama-varyans portföy optimizasyonu, portföy yönetimi problemine temel bir cevap vermiştir. Bu model, getirinin en büyüklenmesi ve riskin en küçüklenmesi gibi iki çakışan amaç arasındaki en iyi ödünleşimi ile bir etkin sınır aramaktadır. Bir etkin sınır belirleme probleminin NP-Zor olduğu bilinmektedir. Problemin karmaşıklığı nedeniyle, giderek artan sayıda araştırmacı bu problemi çözmek için genetik algoritmaları kullanmışlardır. Bu çalışmada, mevcut literatürdeki genetik algoritmaların ortalama-varyans portföy optimizasyonu uygulamaları incelenmiştir. Çalışılmış olan problemlerin ana özellikleri ve önerilen genetik algoritma karakteristikleri özetlenmiştir.