A multi-objective uncertain portfolio optimization model based on tsallis entropy
| dc.contributor.author | BEZZAH , Ibtihel | |
| dc.contributor.author | BOUDIAF , Rania | |
| dc.contributor.author | CHENNAF , Souaad Supervisor | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-30T10:08:22Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description | يقترح هذا البحث إطارا جديدا متعدد الأهداف لتحسين المحافظ الاستثمارية، يقوم على دمج نظرية عدم اليقين مع إنتروبيا تساليس بوصفها مقياسا للمخاطر. وعلى خلاف النماذج التقليدية التي تشتغل ضمن فضاء احتمالي وتعتمد أساسا على البيانات التاريخية، وهو ما يطرح إشكالات حقيقية في حالات محدودية المعلومات أو عدم استقرارها، ينطلق هذا العمل من فضاء عدم اليقين باعتباره بديلا أكثر مرونة وملاءمة لتمثيل المعطيات غير المكتملة. وتكمن المساهمة الرئيسة في بناء نموذج لتحسين المحافظ الاستثمارية قائم على متوسط عدم اليقين وإنتروبيا تساليس (UMTPO). ويستهدف هذا النموذج تحقيق توازن مزدوج يتمثل في تعظيم العوائد غير المؤكدة وفي الوقت نفسه تقليل المخاطر المقاسة بإنتروبيا تساليس. وتتيح إنتروبيا تساليس، بوصفها تعميما لإنتروبيا شانون، يعتمد على المعلمة المرنة \beta، قدرة أكبر على التقاط سلوك الذيول في توزيعات العوائد المالية، وهو ما تعجز عنه المقاييس التقليدية مثل التباين الذي يظل محدود الحساسية تجاه القيم المتطرفة. ولإيجاد حلول للنموذج المقترح، تم اعتماد مقاربتين كلاسيكيتين إلى جانب خوارزميتين فوق استدلاليتين. وقد أظهر التحليل المقارن، عند مواجهة نموذج ماركويتز والنموذج القائم على إنتروبيا ريني، أن المحافظ المستخلصة من النموذج المقترح تحقق أداء أفضل بصورة مستقرة من حيث العوائد، مع الحفاظ على مستويات أدنى من المخاطر عبر مختلف إعدادات المعلمات | |
| dc.description.abstract | This work introduces a novel multi-objective framework for portfolio optimization that integrates un certainty theory with Tsallis entropy as a risk metric. Unlike traditional models that operate within a probability space and rely on historical data—a challenge for public investors—our approach leverages an uncertain space. Our primary contribution is the development of the uncertain mean-Tsallis entropy portfolio optimization (UMTPO) model. This framework simultaneously maximizes uncertain returns and minimizes risk, which is quantified by Tsallis entropy. By using Tsallis entropy, a generalized form of Shannon entropy with a flexible parameter β, our model more effectively captures the tail behavior of return distributions, a limitation of conventional metrics like variance. To solve the proposed model, two classical approaches and two meta-heuristic algorithms are employed. Finally, a comparative analysis with the Markowitz model and a model based on Renyi entropy shows that the portfolio derived from the suggested model consistently outperforms in terms of returns while exhibiting reduced risk across all specified parameters. | |
| dc.description.sponsorship | Ce travail introduit un nouveau cadre multi-objectif pour l’optimisation de portefeuille, intégrant la théorie de l’incertitude avec l’entropie de Tsallis comme mesure du risque. Contrairement aux modèles traditionnels qui opèrent dans un espace probabiliste et reposent sur des données historiques ce qui constitue une difficulté pour les investisseurs publics notre approche s’appuie sur un espace d’incertitude. Notre principale contribution est le développement du modèle d’optimisation de portefeuille basé sur la moyenne incertaine et l’entropie de Tsallis (UMTPO). Ce cadre permet de maximiser simultanément les rendements incertains et de minimiser le risque, lequel est quantifié à l’aide de l’entropie de Tsallis. En utilisant l’entropie de Tsallis, une généralisation de l’entropie de Shannon avec un paramètre flexible β, notre modèle capture plus efficacement le comportement des queues de distribution des rendements, ce qui constitue une limite des mesures conventionnelles telles que la variance. Pour résoudre le modèle proposé, deux approches classiques, ainsi que deux algorithmes métaheuristiques sont utilisés. Enfin, une analyse comparative avec le modèle de Markowitz et un modèle basé sur l’entropie de Rényi montre que le portefeuille issu du modèle proposé surpasse systématiquement les autres en termes de rendement, tout en présentant un risque réduit pour l’ensemble des paramètres spécifiés | |
| dc.identifier.other | MAM/0858 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.univ-setif.dz/handle/123456789/1667 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Setif 1 Unuversity Ferhat Abbas . Faculty of Sciences | |
| dc.subject | Multi-objective optimization | |
| dc.subject | Uncertainty space | |
| dc.subject | Tsallis entropy | |
| dc.subject | Uncertain mean-Tsallis entropy portfolio optimisation model | |
| dc.subject | Classical approaches | |
| dc.subject | Meta-heuristic algorithms. | |
| dc.title | A multi-objective uncertain portfolio optimization model based on tsallis entropy | |
| dc.type | Thesis |