Research of impact of variable threshold return on portfolios optimized with respect to omega function

Disertacijos objektas – portfelio optimizavimo metodai paremti asimetriniais rizikos matais. Šie matai patrauklūs, nes leidžia įvertinti finansinių grąžų asimetriškumą ir tinkamai atspindi investuotojų požiūrį į riziką. Darbe pasiūlytas naujas investicinio portfelio sudarymo modelis, paremtas omega funkcijos ir kintamos grąžos normos koncepcija, leidžiantis investuotojams sudaryti jų poreikius atitinkančius investicinius portfelius. Gauti rezultatai patvirtina siūlomo omega rodiklio ir šiuo rodikliu paremto optimizavimo metodo pranašumą tiek lyginant su tradiciniais, tiek ir su naujais optimizavimo būdais. Be to, gauti rezultatai rodo, kad stochastinio dominavimo kriterijus gali būti sėkmingai naudojamas parenkant slenkstinę grąžą, taip pat evoliucinių optimizavimo algoritmų tinkamumą sprendžiant santykinai didelio masto portfelio optimizavimo uždavinius.This dissertation is concerned with methods for portfolio optimization based on downside measures of risk. These measures are appealing because they account both for the fact that financial returns are not normally distributed and that investors prefer positive skewness in financial returns. This dissertation proposes a new portfolio optimization model utilizing the concept of the omega function and the varying threshold rate of return. The empirical results show that the omega portfolios are superior to their mean-variance counterparts and the other tested portfolio strategies in terms of the stability and performance. The results also show that the stochastic dominance criteria can be successfully applied for selecting the threshold and that the algorithm of the differential evolution is suitable for optimizing relatively large portfolios