Çok amaçlı finansal yatırım modeli için hibrit algoritma geliştirilmesi
Developing a hybrid algorithm for a multi-objective financial model
Yazar: MURAT ÇAL
Danışman: PROF. DR. SİBEL ATAN
Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Yöneylem Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Doğrusal olmayan programlama = Nonlinear programming ; Euro tahvil = Eurobond ; Karınca koloni algoritması = Ant colony algorithm ; Kripto varlık = Cryptocurrency ; Portföy optimizasyonu = Portfolio optimization

Özet:
Dünyada ekonomik modellerin varlığı giderek daha önemli hale gelmesine rağmen, talepte veya piyasa koşullarında oluşan belirsizliği giderecek model sayısı yeterli değildir. Bu çalışmada Eurobond ile kripto para yatırımlarından meydana gelen bir portföyün doğrusal olmayan ve çok amaçlı hedef programlama matematik modeli ortaya konulmuş ve bu modelin büyük veriyle çözümü için karınca kolonisi tabanlı hibrit bir algoritma geliştirilmiştir. Bu şans kısıtlı doğrusal olmayan hedef programlama modelinin amacı, düşük ve yüksek risk içeren iki farklı özellikteki yatırım aracını aynı anda dikkate alan ve gelir maksimizasyonu ile işlem hacmi maliyetini minimize eden bir yatırım planı ortaya koymasıdır. Üretilen karınca kolonisi tabanlı hibrit algoritmanın katkısı ise, doğrusal olmayan bu modelin büyük boyutlu ve geçerli sürelerde çözülemeyen versiyonlarını kısa sürede çözerek optimum plana yakın uzlaşık bir yatırım planı önermesidir. Çalışmada öncelikle şans kıstlı doğrusal olmayan hedef programlama modeli küçük bir periyot için MS Excel 2017 ile doğrulandıktan sonra, günlük bazda Haziran-Eylül 2022 periyotları kapsamındaki büyük veri ile Spyder platformunda Python 3.7 dili kullanılıp validasyonu yapılarak, tüm veri setleri için uzlaşık çözümler elde edilmiştir. Ayrıca çözümlerin daha kısa sürede elde edilmesini sağlamak için yine Python dili ile karınca kolonisi tabanlı hibrit bir algoritma üretilmiş ve büyük veri içeren problem setleri için ipopt çözücüsünden daha hızlı bir şekilde uzlaşık çözümler elde edildiği gösterilmiştir.

Abstract:
Although the existence of economic models in the world is becoming more and more important, the number of models is not enough to eliminate the uncertainty in demand or market conditions. This study introduces a nonlinear and multi-purpose goal programming mathematical model of a portfolio consisting of Eurobond and crypto money investments, and an ant colony-based hybrid algorithm is developed for the solution of this model with big data. The purpose of this chance-constrained nonlinear target programming model is to present an investment plan that simultaneously considers two different investment instruments with low and high risk, maximizes income, and minimizes the cost of trading volume. The contribution of the produced ant colony-based hybrid algorithm is to propose a compromise investment plan close to the optimum plan by solving the large-sized versions of this nonlinear model that cannot be solved in a short time. In the study, firstly, the nonlinear goal programming model with chance constraints was validated with MS Excel 2017 for a small period, and then, by using Python 3.7 language on the Spyder platform with big data on a daily basis within the June-September 2022 period, consensus solutions were obtained for all data sets. In addition, an ant colony-based hybrid algorithm was produced with Python language in order to provide solutions in a shorter time, and it is shown that compromise solutions were obtained faster than the ipopt solver for problem sets containing large data.