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Enregistrement W2059718457 · doi:10.4236/jmf.2012.21012

Analytical Hierarchy Process and Goal Programming Approach for Asset Allocation

2012· article· en· W2059718457 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematical Finance · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimization and Mathematical Programming
Établissements canadiensLaurentian UniversityBusiness Development Bank of CanadaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsset allocationGoal programmingPortfolioScope (computer science)Variance (accounting)HierarchyAnalytic hierarchy processProject portfolio managementFinancial marketEconomicsReplicating portfolioBlack–Litterman modelAsset (computer security)Actuarial scienceModern portfolio theoryComputer sciencePortfolio optimizationFinancial economicsOperations researchFinanceMathematical economicsMathematicsProject managementAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asset allocation in portfolio construction must simultaneously consider market conditions and investors’ specific preferences. Therefore, it is a multi-criteria decision that goes beyond the scope of the two-criteria, mean and variance of the portfolio returns, optimization method that traditionally prevails in the financial literature. This article suggests a procedure that makes integrated asset management possible, based on the Analytic Hierarchy Process combined with a mean variance and goal programming model. We illustrate this procedure with data from Canadian mutual funds over a total period of five years and three months, from September 2002 to November 2007. The results obtained are encouraging, as the portfolios constructed in this manner perform better than the S&P/TSX 60 index, which is the reference portfolio for the Canadian market.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle