@article { author = {Goodarzi, Mahshid and Yakideh, keikhosro and Mahfoozi, Gholamreza}, title = {Portfolio optimization by combining data envelopment analysis and decision-making Hurwicz method}, journal = {Modern Research in Decision Making}, volume = {1}, number = {4}, pages = {143-165}, year = {2017}, publisher = {}, issn = {2476-6291}, eissn = {2476-6291}, doi = {}, abstract = {Portfolio optimization is one of the most important and attractive financial and investment issues. The portfolio optimization determines the corporations and the amount of shares that a fundamental investor can purchases in a way that use its investment benefits and avoid its risks. In mathematical terms, Markowitz model, is the most fundamental and important model of portfolio optimization. Despite the importance of this model, it can be criticized due to the reliance on historical return, which does not necessarily reflect the actual situationThis study can be classified as a serious research that does not put the historical returns of the companies as the base of the optimize decisions. The study uses data envelopment analysis (DEA) and multi-criteria decision-making (MADM) methods to solve the optimization problem. In the first step by inserting the appropriate financial ratios as input and output in data envelopment analysis and then by using optimal weights calculate the performance of each unit's cross. Then a cross efficiency matrix interpreted as a decision matrix can consider the companies as an option and evaluate with multiple criteria. On this basis and based on the interpretation of the crossover delivers performance Maximax, Maximin and Harvikz decision-making, are presented as appropriate method of problem solving. At the end the performance of each proposed portfolios are checked with two related indices. The results demonstrate the success of the proposed portfolio based on MaxMax and some of the proposed portfolio based on Hurwicz approach than benchmark portfolio.}, keywords = {Portfolio Optimization,Cross Effeciency,Max Max,Max Min,Hurwicz}, title_fa = {بهینه سازی سبد سهام با تلفیق تحلیل پوششی داده‌ها و روش تصمیم‌گیری هورویتز}, abstract_fa = {مسئله بهینه‌سازی سبد سهام یکی از جذاب‌ترین مسائل مالی و سرمایه‌گذاری است. منظور از بهینه‌سازی سبد سهام، تعیین شرکت‌ها و میزان سهمی است که یک سرمایه‌گذار می‌تواند خریداری نماید به گونه‌ای که از منافع سرمایه خود استفاده کرده و از خطرات آن اجتناب نماید. از نقطه‌نظر ریاضی مدل مارکوویتز مهمترین مدل بهینه-سازی سبد سهام است. علی‌رغم اهمیت این مدل، می‌توان آن را به جهت اتکا بر بازده تاریخی، که لزوما منعکس‌کننده وضعیت واقعی شرکت نیست، مورد انتقاد قرار داد. این پژوهش را می‌توان از معدود پژوهش‌هایی طبقه بندی کرد که بازده تاریخی شرکت‌ها را مبنای تصمیم‌گیری برای بهینه‌سازی قرار نمی‌دهند. این پژوهش با استفاده از تکنیک تحلیل پوششی داده‌ها و روش‌های تصمیم‌گیری چند معیاره به حل مساله بهینه-سازی می‌پردازد. در گام اول نسبت‌های مالی مناسب به‌عنوان ورودی و خروجی در تحلیل پوششی داده‌ها به‌کار گرفته می‌شوند و پس از آن با استفاده از وزن‌های بهینه به محاسبه کارایی متقاطع برای هرواحد می‌پردازد. در ادامه از ماتریس کارایی متقاطع به‌عنوان یک ماتریس تصمیم، تعبیر شده که براساس آن می‌توان شرکت‌ها، را گزینه قلمداد کرد و با معیارهای متعدد مورد ارزیابی قرار داد. بر این مبنا و براساس تفسیری که از کارایی متقاطع ارائه می‌شود روش‌های تصمیم‌گیری بیشینه کمینه، بیشینه بیشینه و هورویتز به‌عنوان روش بهینه‌سازی سبد سهام به کار گرفته می‌شوند و در پایان عملکرد سبد‌های پیشنهادی با روش‌های فوق با دو شاخص شارپ و جنسن بررسی می‌شوند. نتایج پژوهش نشان از موفقیت سبد پیشنهادی روش بیشینه بیشینه و برخی از سبدهای پیشنهادی روش هورویتز نسبت به سبد بازار دارد.}, keywords_fa = {بهینه سازی سبد سهام,کارایی‌متقاطع,بیشینه بیشینه,بیشینه کمینه,هورویتز}, url = {https://journal.saim.ir/article_23633.html}, eprint = {https://journal.saim.ir/article_23633_9881795352e8ab31c831b33a761a6d6f.pdf} }