Razvoj ortogonalnih portfelja pomoću metode glavnih komponenti

undergraduate thesis

• Title (english): Development of orthogonal portfolios using principal component analysis
• Author: Filip Krilčić
• Mentor: Zvonko Kostanjčar (mentor)
• Committee member: Zvonko Kostanjčar (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Andro Merćep (član povjerenstva)
• Committee member: Tomislav Kovačević (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2024-07-05, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Ovaj rad istražuje koncept diverzifikacije kao ključne metode za smanjenje sistemskog rizika u investiranju, s posebnim naglaskom na stvaranju ortogonalnih portfelja pomoću analize glavnih komponenti (PCA). Uvodni dio rada obrađuje financijske vremenske nizove, njihova svojstva i metode analize, pružajući čitatelju temeljno razumijevanje financija i analitičkih pristupa. Nakon toga, razrađuje se teorijska osnova PCA, objašnjavajući njene ključne karakteristike. Praktični dio rada uključuje analizu financijskih podataka kako bi se demonstrirala primjena PCA i njena osnovna svojstva. Posebna pažnja posvećena je proučavanju ponašanja ortogonalnih portfelja u različitim uvjetima, kao i utjecaju različitih parametara na njihovu učinkovitost. U konačnici, ispituje se stacionarnost tržišnih uvjeta u zadanom skupu podataka.

Abstract (english)

This paper explores the concept of diversification as a key method for reducing systemic risk in investing, with a particular focus on the creation of orthogonal portfolios using Principal Component Analysis (PCA). The introductory part of the paper covers financial time series, their properties, and analysis methods, providing the reader with a fundamental understanding of finance and analytical approaches. Following this, the theoretical foundation of PCA is elaborated, explaining its key characteristics. The practical part of the paper involves the analysis of financial data to demonstrate the application of PCA and its fundamental properties. Special attention is given to studying the behavior of orthogonal portfolios under various conditions and the impact of different parameters on their effectiveness. Finally, the stationarity of market conditions in the given data set is examined.

• Keywords: analiza glavnih komponenti; ortogonalni portfelji; financijski vremenski nizovi; upravljanje rizikom; diverzifikacija
• Keywords (english): principal component analysis; orthogonal portfolios; financial time series; risk management; diversification
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:283426
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2024-10-12 21:11:36