Purpose: This study presents a research approach that utilizes deep reinforcement learning to construct optimal portfolios based on the business cycle for stocks and other assets. The objective is to develop effective investment strategies that adapt to the varying returns of assets in accordance with the business cycle. Methods: In this study, a diverse set of time series data, including stocks, is collected and utilized to train a deep reinforcement learning model. The proposed approach optimizes asset allocation based on the business cycle, particularly by gathering data for different states such as prosperity, recession, depression, and recovery and constructing portfolios optimized for each phase. Results: Experimental results confirm the effectiveness of the proposed deep reinforcement learning-based approach in constructing optimal portfolios tailored to the business cycle. The utility of optimizing portfolio investment strategies for each phase of the business cycle is demonstrated. Conclusion: This paper contributes to the construction of optimal portfolios based on the business cycle using a deep reinforcement learning approach, providing investors with effective investment strategies that simultaneously seek stability and profitability. As a result, investors can adopt stable and profitable investment strategies that adapt to business cycle volatility.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.4
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pp.11-33
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2013
We analyzed the structures and properties of the global financial market networks using social network analysis approach. The Minimum Spanning Tree (MST) lengths and networks of the global financial markets based on the correlation coefficients have been analyzed. Firstly, similar to the previous studies on the global stock indices using MST length, the diversification effects in the global multi-asset portfolio can disappear during the crisis as the correlations among the asset class and within the asset class increase due to the system risks. Second, through the network visualization, we found the clustering of the asset class in the global financial markets network, which confirms the possible diversification effect in the global multi-asset portfolio. Meanwhile, we found the changes in the structure of the network during the crisis. For the last one, in terms of the degree centrality, the stock indices were the most influential to other assets in the global financial markets network, while in terms of the betweenness centrality, Gold, Silver and AUD. In the practical perspective, we propose the methods such as MST length and network visualization to monitor the change of the correlation risk for the risk management of the multi-asset portfolio.
A company's sustainable growth is a very important goal, and for this purpose, the company's business model is changing into a convergence of products and services. The purpose of PS-Offering is to maintain a long-term relationship with customers, and customer experience management is necessary for this. This study presents a service design methodology that can support customer experience management of the PS-Offering business model. The experience management portfolio analysis methodology consists of four steps: 1. Deriving service encounter through customer journey maps; 2. Identify the service structure of each service encounter in three forms (FFC, FSC, FSE). 3. Analyze the customer's emotional variables, that is, customer experience, at each service encounter, Finally, 4. After plotting the level of customer experience at the service encounter, the analysis is conducted with a customer experience management portfolio that seeks future strategic plans for this. The methodology presented in this study will help in the service design of the service encounter unit centered on customer experience. And it will improve the financial performance of the company by raising the service level of the business model.
In this paper, we investigate the performance of anomaly factors in Asia-Pacific Stock market and show the higher Sharpe ratio of the volatility managed smart beta portfolio. The smart beta portfolio combines the benefit of passive strategy and active strategy. However, the smart beta portfolios are seems to be exposed to the risk of anomaly factors from the perspective of traditional financial equilibrium model. Therefore, the smart beta strategy may generate negatively skewed returns unappealing to investors having lower risk tolerance. Our empirical investigations find that the return of the Asia-Pacific region stock market is more volatile than other regions with the lower efficiency ratio. However, the value factor and the momentum factor of Asia-Pacific region both show good performances. More interestingly, we also find that managing the volatility of the momentum factor in Asia-Pacific stock market almost doubles the efficiency ratio.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.1
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pp.113-127
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2014
The stochastic dominance approach is to form a portfolio that stochastically dominates a predetermined benchmark portfolio such as KOSPI. This study is to search a set of portfolio weights for the first-order stochastic dominance with maximum utility defined in terms of mean and variance by managing the constraint set and the objective function in an iterative manner. A nonlinear programming algorithm was developed and tested with promising results against Korean stock market data sets.
Purpose - The purpose of this study is to present a framework for determining the most appropriate business model for e-learning. Research design, data, and methodology - The Electronics Branch of Azad University has been elected as a case study in this research. This study conducted using a descriptive method. The information was obtained using interviews with experts including managers, faculty and students at the Electronics Branch of Azad University. Results - Three service-product system (product oriented system, use an oriented and result oriented system) approaches determined a framework for the formation of a portfolio. This portfolio is including three types of e-learning business models. Examining the relevant characteristics, correspondence of behaviorism learning theory with a product-oriented approach, correspondence of cognitivism theory with a user-oriented approach and in finally match correspondence of constructivist learning theory with a results-oriented approach which is evident. Conclusions - After reviewing the literature on the fields of e-learning, business model and product - service systems, we have achieved three types of e-learning business models. Then the variables in any of the business models were defined by using business model canvas tool and thus a portfolio consisting of three types of e-learning business model canvas was obtained.
The case study of OB shows dramatic market dynamics between leader brand vs. follower brand similar to Kirin vs. Asahi in Japan for two decades. Almost 20yrs ago, the brand status of OB was dramatically fallen because of the environmental pollution of subsidiary company and harsh competition of rivalry brand. But OB made a ground change in its brand strategy. OB departed from the pride in its past to bet on the new. OB decided to vitalize Cass brand through brand portfolio strategy. They deployed 3 phase articulated marketing plans; Phase I, Acquisition of Cass brand through M&A and strategic segmentation/targeting (1993-2005), Phase 2 - Mega Brand Strategy through Line Extension(2006-2009), Phase 3 - Experiential Marketing focused on Young Culture (2010- present). Finally, OB restored not only brand reputation of Cass and other brands but dominant market position in beer market. Now Cass has been growing rapidly in the last 20 years achieving 50% M/S. The three phases shows the typical successful process of brand management and revitalization adopting brand concept management and S-T-P strategy of manufacturing company.
Park, Jooyoung;Heo, Seongman;Kim, Taehwan;Park, Jeongho;Kim, Jaein;Park, Kyungwook
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.1
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pp.44-51
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2016
Recently, artificial intelligence has reached the level of top information technologies that will have significant influence over many aspects of our future lifestyles. In particular, in the fields of machine learning technologies for classification and decision-making, there have been a lot of research efforts for solving estimation and control problems that appear in the various kinds of portfolio management problems via data-driven approaches. Note that these modern data-driven approaches, which try to find solutions to the problems based on relevant empirical data rather than mathematical analyses, are useful particularly in practical application domains. In this paper, we consider some applications of modern data-driven machine learning methods for portfolio management problems. More precisely, we apply a simplified version of the sparse Gaussian process (GP) classification method for classifying users' sensitivity with respect to financial risk, and then present two portfolio management issues in which the GP application results can be useful. Experimental results show that the GP applications work well in handling simulated data sets.
In the past, executive managers made a decision based on personal experience and knowledge due to lack of the appropriate and timely information. With the development of information systems and technologies, efficiency and productivity of business operation has been enhanced. In this study, we propose a system design and architecture blue-print related to strategic decision making support system. The proposed system consists of 3 key parts; individual business feasibility test, business portfolio feasibility test, business portfolio management. The three key parts are comprised of 11 components to generate information and knowledge based on various data input from inside and outside of firm. This system is expected to provide objective and reliable output to users. In addition, the proposed strategic decision support system would help respond to a rapidly changing business environment.
Purpose: First, this paper suggests an alternative approach to find optimal portfolio (stocks, bonds and ESG stocks) under the maximizing utility of investors. Second, we include ESG stocks in our optimal portfolio, and compare improvement of welfares in the case with and without ESG stocks in portfolio. Methods: Our main method of analysis follows Brennan et al(2002), designed under the continuous time framework. We assume that the dynamics of stock price follow the Geometric Brownian Motion (GBM) while the short rate have the Vasicek model. For the utility function of investors, we use the Power Utility Function, which commonly used in financial studies. The optimal portfolio and welfares are derived in the partial equilibrium. The parameters are estimated by using Kalman filter and ordinary least square method. Results: During the overall analysis period, the portfolio including ESG, did not show clear welfare improvement. In 2017, it has slightly exceeded this benchmark 1, showing the possibility of improvement, but the ESG stocks we selected have not strongly shown statistically significant welfare improvement results. This paper showed that the factors affecting optimal asset allocation and welfare improvement were different each other. We also found that the proportion of optimal asset allocation was affected by factors such as asset return, volatility, and inverse correlation between stocks and bonds, similar to traditional financial theory. Conclusion: The portfolio with ESG investment did not show significant results in welfare improvement is due to that 1) the KRX ESG Leaders 150 selected in our study is an index based on ESG integrated scores, which are designed to affect stability rather than profitability. And 2) Korea has a short history of ESG investment. During the limited analysis period, the performance of stock-related assets was inferior to bond assets at the time of the interest rate drop.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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