| Autor: |
Solatikia, Farnaz, Kiliç, Erdem, Weber, Gerhard-Wilhelm |
| Jazyk: |
angličtina |
| Rok vydání: |
2017 |
| Předmět: |
|
| Zdroj: |
Organizacija, vol. 47, no. 2, pp. 90-98, 2014. |
| ISSN: |
1318-5454 |
| Popis: |
Background: This paper generalizes the results of Embedding problem of Fuzzy Number Space and its extension into a Fuzzy Banach Space C(Ω) × C(Ω), where C(Ω) is the set of all real-valued continuous functions on an open set Ω. Objectives: The main idea behind our approach consists of taking advantage of interplays between fuzzy normed spaces and normed spaces in a way to get an equivalent stochastic program. This helps avoiding pitfalls due to severe oversimplification of the reality. Method: The embedding theorem shows that the set of all fuzzy numbers can be embedded into a Fuzzy Banach space. Inspired by this embedding theorem, we propose a solution concept of fuzzy optimization problem which is obtained by applying the embedding function to the original fuzzy optimization problem. Results: The proposed method is used to extend the classical Mean-Variance portfolio selection model into Mean Variance-Skewness model in fuzzy environment under the criteria on short and long term returns, liquidity and dividends. Conclusion: A fuzzy optimization problem can be transformed into a multiobjective optimization problem which can be solved by using interactive fuzzy decision making procedure. Investor preferences determine the optimal multiobjective solution according to alternative scenarios. Ozadje: Članek posploši rezultate problema vgrajenega mehkega številskega prostora in njegovih razširitev v mehki Banachov prostor, kjer je C(Ω) množica vseh realnih kontinuirnih funkcij na odprti množici Ω. Cilji: Poglavitna ideja v ozadju našega pristopa je izrabiti prednost medsebojnega vpliva mehkih normiranih prostorov in normiranih prostorov na način, da dobimo ekvivalenten stohastičen program. Tako se laže izognemo tveganju zaradi prevelikega poenostavljanja realnosti. Metoda: Vgrajeni izrek pokaže, da množico vseh mehkih števil lahko vgradimo v mehki Banach-ov prostor. Izhajajoč iz tega izreka predlagamo rešitev koncepta mehkega optimizacijske problema, ki se pojavi, kadar uporabimo vgrajeno funkcijo na prvotnem mehkem optimizacijskem problemu. Rezultati: Predlagano metodo smo uporabili, da smo razširili klasičen model (srednja varianca) za izbiro portfeja na model v mehkem okolju (srednja varianca z nesimetrično porazdelitvijo) ob kriteriju dolgoročnih in kratkoročnih dobičkov na vlaganja, likvidnosti in dividend. Zaključek: Problem zabrisane optimizacije je mogoče pretvoriti v problem večkriterijske optimizacije, ki ga je mogoče rešiti z uporabo interaktivnega mehkega postopka odločanja. Investitorjeve preference določajo optimalno večkriterijsko rešitev glede na alternativne scenarije. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|
