ساغر همائی فر - دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی مالی، دانشکده صنایع، دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی
عماد روغنیان - استادیار گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی خواجه نصیر الدین طوسی

یکی از مهم ترین مسائل دنیای مالی، انتخاب سبد سرمایه گذاری است. سرمایه گذاران همواره برآنند که بهترین تصمیمات را مطابق با شرایط دنیای واقعی اتخاذ نمایند. در دنیای واقعی از یک طرف، داده ها همواره با عدم قطعیت مواجه هستند و از طرف دیگر استراتژی ها برای انتخاب سبد سرمایه گذاری، اغلب چند دوره ای هستند و سرمایه گذار  باید موقعیت خود را در طول زمان مورد بازنگری قرار دهد. از این رو در این پژوهش به بهینه سازی سبد سرمایه گذاری با در نظر گرفتن افق چند دوره ای و هزینه مبادلات می پردازیم، عدم قطعیت داده ها نیز با استفاده از برنامه ریزی پایدار و خصوصا رویکرد برتسیماس و سیم، مدل سازی می شود. مدل ارائه شده یک مدل چند هدفه میانگین-ارزش در معرض خطر شرطی  است که برای حل آن از برنامه ریزی آرمانی استفاده می شود. در حل مدل مذکور به پیش بینی بازده های آتی سهام نیاز است که این امر با استفاده ازکاربرد شبکه عصبی در پیش بینی قیمت آتی سهام انجام می گردد. در نهایت کیفیت نتایج حاصل از مدل پایدار ارائه شده با نتایج مدل قطعی مقایسه می شوند. نتایج حاصل از حل مدل حاکی از آن است که در نظر گرفتن فرض عدم قطعیت داده ها، در کنار سایر فروض عنوان شده، مقدار تابع هدف نهایی را بدتر می کند که نشان دهنده منطقی بودن جواب های حاصل از مدل است. به عبارت دیگر ما از حل این مدل به پاسخ های کاراتر و کاربردی تری دست می یابیم.

بهینه سازی سبد سهام چند دوره ای, هزینه معاملات, بهینه سازی پایدار, برنامه ریزی آرمانی, شبکه های عصبی مصنوعی