Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

 
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему
> Как решить такую задачу?
scholar
сообщение 28.02.2018 - 18:46
Сообщение #1


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 14
Регистрация: 28.01.2018
Пользователь №: 30897



Прошу простить, что задача не из серии медицинской статистики. Но если, кто знаете, может подскажите, как в R решить её

нужно найти компаний максимально и одновременно удовлетворяющих следующим условиям:

1) Параметр NET_DEBT_TO_EBITDA = минимальный (столбец H)
2) Параметр GEO_GROW_NET_SALES = максимальный (столбец I)
3) Параметр GEO_GROW_OPER_INC = максимальный (столбец J)
4) Параметр YLD_YTM_MID = максимальный (столбец M)
5) Параметр DEFAULT PROBABILITY = минимальный (столбец N)
т.е. мы должны получить набор компаний, удовлетворяющих вышеприведенным условиям, при этом средневзвешенный параметр по "портфелю" YLD_YTM_MID должен быть максимизирован, а DEFAULT PROBABILITY ? минимизирован (в данной задаче средневзвешенный параметр это вес компании в портфеле, умноженный на YLD_YTM_MID в первом случае и на DEFAULT PROBABILITY во втором случае).

Количество компаний в результате - не более 30, таким образом вес каждой компании не менее 0% и не более 7%. Сумма всех весов в портфеле - 100%.

Решаема ли в R такая задача, и если да, то какой библиотекой и есть ли пример её решения?

Сообщение отредактировал scholar - 1.03.2018 - 13:54
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
100$
сообщение 28.02.2018 - 20:00
Сообщение #2


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 656
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694



Цитата(scholar @ 28.02.2018 - 18:46) *
Прошу простить, что задача не из серии медицинской статистики. Но если, кто знаете, может подскажите, как в R решить её

нужно найти компаний максимально и одновременно удовлетворяющих следующим условиям:

1) Параметр NET_DEBT_TO_EBITDA = минимальный (столбец H)
2) Параметр GEO_GROW_NET_SALES = максимальный (столбец I)
3) Параметр GEO_GROW_OPER_INC = максимальный (столбец J)
4) Параметр YLD_YTM_MID = максимальный (столбец M)
5) Параметр DEFAULT PROBABILITY = минимальный (столбец N)
т.е. мы должны получить набор компаний, удовлетворяющих вышеприведенным условиям, при этом средневзвешенный параметр по "портфелю" YLD_YTM_MID должен быть максимизирован, а DEFAULT PROBABILITY ? минимизирован (в данной задаче средневзвешенный параметр это вес компании в портфеле, умноженный на YLD_YTM_MID в первом случае и на DEFAULT PROBABILITY во втором случае).

Количество компаний в результате - не более 30, таким образом вес каждой компании не менее 0% и не более 7%. Сумма всех весов в портфеле - 100%.

Решаема ли в R такая задача, и если да, то какой библиотекой и есть ли пример её решения?


Ключевые слова для этой задачи - многокритериальный выбор, многокритериальная оптимизация, множество Парето, метод "идеальной точки".

А вы не могли бы снисходительно расшифровать названия переменных: GEO_GROW_OPER_INC ? YLD_YTM_MID? Чтобы я понимал, с кем разговариваю.
Обычно все эти вещи используют для прогнозирования дефолта (DEFAULT PROBABILITY). Если такой показатель уже есть, то зачем нужен столбец Н? Ежу понятно, что чем выше у компании отношение чистого долга к ЕБИТДА, тем выше вероятность дефолта.
Вопросы, вопросы...

P.S. А в чем смысл составления этого, извиняюсь за выражение, "портфеля"?
P.P.S. В упор не понимаю, причем здесь R.

Сообщение отредактировал 100$ - 28.02.2018 - 20:59
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
p2004r
сообщение 28.02.2018 - 21:11
Сообщение #3


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1032
Регистрация: 26.08.2010
Пользователь №: 22699



Посмотрите сами в https://cran.r-project.org/web/views/Finance.html


Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 

Добавить ответ в эту темуОткрыть тему