تعیین پرتفوی بهینه سرمایه‌گذاری صنایع کشاورزی: مطالعه موردی صنایع غذایی و آشامیدنی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه اقتصاد کشاورزی، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ج.ا. ایران.

2 گروه اقتصاد کشاورزی،دانشکده کشاورزی شیروان، گروه مهندسی طبیعت، دانشگاه بجنورد، بجنورد، ج. ا. ایران.

چکیده

بورس به عنوان ابزاری بسیار مهم، نقش ویژه‌ای را در رشد اقتصادی ایفا می‌کند و با قیمت‌گذاری، کاهش ریسک و تخصیص بهینه سرمایه، زمینه را برای رونق اقتصادی فراهم می‌نماید. تعیین پرتفوی بهینه از مهمترین تصمیمات افراد سرمایه‌گذار در بورس می‌باشد. لذا، در این مطالعه به تعیین پرتفوی بهینه سرمایه‌گذاری برای شرکت‌های صنایع غذایی و آشامیدنی به جز قند و شکر پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده مدل فوستر-هارت پرداخته شده‌ است. داده‌های موردنیاز، از سایت بورس جمع‌آوری شده است و با استفاده از شاخص‌های محاسبه ریسک واریانس، ارزش در معرض خطر شرطی و فوستر هارت، پرتفوی بهینه سرمایه‌گذاری در درجات مختلف ریسک‌گریزی تعیین شده است. بر اساس نتایج مطالعه، اعمال شاخص‌های مختلف محاسبه ریسک، موجب تنوع در سبد بهینه سهام می‌شود. همچنین، مقایسه نتایج تعیین پرتفوی بهینه با استفاده از سه شاخص مذکور اندازه‌گیری ریسک در درجات مختلف ریسک‌گریزی، بیان‌کننده برتری روش فوستر-هارت نسبت به دو روش دیگر در تعیین پرتفوی بهینه سرمایه‌گذاری می‌باشد. بنابراین پیشنهاد می‌شود، به‌منظور افزایش بازده و کاهش ریسک در انتخاب سبد مناسب سرمایه‌گذاری، به دلیل کارایی بیشتر شاخص ریسک فوسترهارت نسبت به سایر شاخص‌های سنجش ریسک، از این شاخص در تعیین دقیق مقدار ریسک استفاده شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Anand, A., Li, T., Kurosaki, T., & Kim,Y, Sh. (2016). Foster-Hart optimal portfolios. Journal of Banking & Finance, 68, 117-130. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2016.03.011
Anuno, F., Mara Madaleno, O., & Vieira, E. (2024). Testing of portfolio optimization by timor-leste portfolio investment strategy on the stock market. Risk and Financial Mangment, 17(2), 1-22. https://doi.org/10.3390/jrfm17020078
Ardia, D., Bluteau, K., Boudt, K., & Catania, L. (2018). Forecasting risk with Markov-switching GARCH model: A large-scale performance study. International Journal of Forecasting, 34, 733-747. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2018.05.004
Asefi S., Eyvazloo, R., & Tehrani R. (2019). Foster hart optimal portfolio. Quarterly Journal of Financial Engineering and Securities Management, 39, 234- 250. (In Persian)
Asgharpoor, H., & Rezazadeh, A. (2015). Determining the optimal stock portfolio using the value at risk method. Applied Theories of Economics, 2(4), 93-118. (In Persian)
Asgharpoor, H., Falahi, F., Senobar, N., & Rezazadeh, A. (2013). Comparison of optimal portfolio stocks of food processing companies in value at risk framework. Journal of Agricultural Economics Research, 5(20), 107-130. (In Persian) http://dx.doi.org/20.1001.1.20086407.1392.5.20.6.7
Bayat A., & Asadi L. (2017). Stock portfolio optimization: Benefits of the bird algorithm and markowitz model. Journal of Financial Engineering and Securities Management, (32), 63-85. (In Persian)
Chizari, A. H., & Vazirian, K. (2021). Determining the optimal stock portfolio of agricultural companies in Tehran stock exchange. Journal of Agricultural Economics and Development, 35(4), 383-395. (In Persian) http://dx.doi.org/10.22067/JEAD.2022.71461.1063
Duffie, D., & Pan, J. (1997). An overview of value at risk. Journal of Privatives, 4, 7-49. http://dx.doi.org/10.3905/jod.1997.407971
Fallahpoor, S., Rezvani F., & Rahimi, M. (2014). Estimation of conditional value at risk (CVAR) using symmetric and asymmetric conditional variance heterogeneity models in the gold and oil market. Journal of Financial knowledge of securities analysis (financial studies), 8(26), 1-18. (In Persian)
Farahbakhsh, N., & Norouzi, B. (2002). Analysis of production and export capabilities of Irans food industry. Journal of Commerce, 5(19), 135-173. (In Persian)
Ghadiri Moghadam, A., & Rafiei Darani, H. (2010). Investing and determining the optimal portfolio of shares of active food industry companies in Tehran stock exchange. Journal of Agricultural Economic and Development (Agricultural Science and Technology), 4(2), 304-309. (In Persian) https://doi.org/10.22067/jead2.v1389i3.7728
Hassanloo, K. H. (2015). Multi-period portfolio management with bankruptcy control under a dynamic planning approach. Quarterly Journal of Economic Modeling Research, (27), 27-230. (In Persian) ‎ https://doi.org/10.29252/jemr.7.27.207
Hong vo, D., Pham, N, T., Pham, T, T., & Truong, N. (2019). Risk- return and portfolio for various industries in the ASEAN region. Borsa Istanbul Review, 19(2), 132-138. https://doi.org/10.1016/j.bir.2018.09.003
Hosseini Kasgari, S. H., Hosseini Yekani, S. A., & Abedi S. (2017). Selection of optimal portfolio of stocks of food industry companies in Tehran stock exchange using combined forecasting method: Application of mean-variance-skewness model. Agricultural Economics, (11), 81-105. (In Persian) https://doi.org/10.22034/iaes.2018.28280
Huang, Y. (2020). Portfolio optimization based on jump-diffusion stochastic differential equation. Alexandria Engineering Journal, 59, 2503-2512. https://doi.org/10.1016/j.aej.2020.04.015
Iran Chamber of Commerce, Industries, Mines and Agriculture. (2024). Opportunities and challenges of food industry, deputy of economic research, Tehran. Retrived from: https://economy.tccim.ir.
Irwan, O., Krismantoro, K., & Shobari, K. H. (2022). Optimal portfolio creation using markowitz model on food and beverage companies in Indonesian stock exchange. East African Scholars of Economics, Business and Managment, 5(2), 40-47.
https:// doi.org/10.36349/easjebm.2022.v05i02.002
Jahanian, F., Paytakhti Oskooe, S. A., Mohammadi A., & Mottaghi, A. A. (2022). Portfolio optimization using the modified Markowitz model based on CO-GARCH modeling in comparison white the market. Stable Economy Journal, 3(2), 69-82. (In Persian)
Johnson, R. A., and Wichern, D. W. (2014). Applied Multivariate Statistical Analysis (6sted). Pearson Education, Inc.
Khiabani, N., & Saroughi, M. (2011). Evaluation of VaR estimation based on ARCH Type Models :Case study for Tehran stock market. Iranian Journal of Economic Research, 16(47), 53-73. (In Persian)
Lu, S. (2023). Empirical analysis of value at risk (VaR) of stock portfolio based on pyton.
Proceedings of the 2022 International Conference on Mathematical Statistics and Economic Analysis,
 (101), 559-567. https:// doi.org/10.2991/978-94-6463-042-8-80
Mojtahedi, F., Mojaverian S. M., & Hosseini Yekani, S. A. (2020). Determining the optimal portfolio systematic risk modeling: Selected food industry of Tehran stock exchange. Journal of Agricultural Economics and Development, 1(2), 149-161. (In Persian) https://doi.org/10.22067/jead2.v34i2.84194
Sadeghi, A., & Khalaj, M. (2023). Approximation of the var by combination of HARQ model and extreme value theory in Tehran stock exchange. New Economy and Trade, Institute for Humanities Cultural Studies (IHCS) Quarterly Journal, (1), 91-120. (In Persian) https://doi.org/10.30465/jnet.2023.39132.1817
Sarchami, M., Khodamipour, A., Mohammadi, M., & Zeinali, H. (2023). Evaluation of deep learning and markowitz models abilitu in optimal stock portfolio formation. Accounting and Auditing Researches, (57), 47-67. (In Persian) https://doi.org/10.22034/iaar.2023.172752
Shakeri, A., & Mousavi, M. H. (2004). Investing the effective factors on private and monetary investment in the agricultural sector. Agricultural Economic and Development, 11(44), 89-115. (In Persian)
Yoshida, y. (2017). Maximization of return under an average value at risk constraint in fuzzy asset management. Procedia Computer Science, (112), 11-20. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.08.001
Zahra, A., & Dasman, S. (2024). Stock portfolio analysis of agribusiness companies on Indonesia stock exchange. Journal of Multidisciplinary in Social Sciences, 1(3), 80-88.
Zomorodian, G. H. (2015). Comparison of explanatory power of non-parametric and neural network models in measuring the value at risk of investment companies' portfolios to determine the optimal portfolio in the Iranian capital market. Journal of Financial Engineering and Portfolio Management, (24), 147-164. (In Persian) https://doi.org/20.1001.1.22519165.1394.6.22.2.8