@article { author = {Fahimi, Afshin and Shahbandarzadeh, Hamid}, title = {Developing the Markowitz Portfolio Optimization Model Concerning Investor Non - financial Considerations and Supporting Domestic Products}, journal = {Industrial Management Journal}, volume = {13}, number = {1}, pages = {53-79}, year = {2021}, publisher = {University of Tehran}, issn = {2008-5885}, eissn = {2423-5369}, doi = {10.22059/imj.2021.316204.1007811}, abstract = {Objective: Nowadays, the capital market is considered an important source of financing for companies and if a suitable model for portfolio selection by considering different preferences of investors is designed, the existing capital can be directed to this market and support domestic products. This study develops the Markowitz model to consider the non-financial preferences of investors in addition to financial indicators. Methods: Range Adjusted Measure (RAM) and Conditional Value at Risk (CVaR) model on Cross-efficiency were applied respectively to measure the Corporate Social Responsibility (CSR) score and risk, and then the multi-objective portfolio optimization model was proposed using the LP-Metric method. Results: Single-objective and multi-objective models (LP-Metric) with different powers were implemented in GAMS software. Examining the performance of these models using the Sharpe ratio showed that the single-objective models of maximizing returns and minimizing risk have the highest performance and the single-objective model of maximizing social responsibility have the lowest performance, respectively. The proposed model also meets at least 74.5 percent of the triple and contradictory goals according to the Sharpe ratio. Conclusion: While the proposed model optimizes the three objective functions simultaneously and establishing a trade-off between these conflicting goals, has obtained a good Sharpe score compared to other models and market portfolio and a suitable portfolio on a Pareto Front has been selected and introduced among the companies with maximum return and minimum risk that have a high score of social responsibility, and if the model is applied with more powers, it will provide more companies and scenarios to investors.}, keywords = {Portfolio optimization,Social Responsibility,Data Envelopment Analysis,Cross-efficiency,Conditional Value at Risk}, title_fa = {توسعه مدل بهینه‌سازی سبد سهام مارکوییتز با توجه به ملاحظات غیرمالی سرمایه‌گذار و حمایت از تولیدات داخلی}, abstract_fa = {هدف: امروزه بازار سرمایه به‌ عنوان منبع مهم تامین مالی شرکت‌ها‌ محسوب می‌شود و درصورت طراحی مدل مناسب انتخاب سبد سهام با درنظرگرفتن ترجیحات متفاوت سرمایه‌گذاران می‌توان سرمایه‌های موجود را به سمت این بازار و در نتیجه حمایت از تولیدات داخلی کشور سوق داد. هدف این پژوهش توسعه مدل مارکوویتز به منظور لحاظ کردن ترجیحات غیرمالی سرمایه‌گذاران علاوه ‌بر شاخص‌های مالی می‌باشد. روش: برای سنجش نمره مسئولیت اجتماعی شرکت  از مدل اندازه‌گیری با دامنه تعدیل شده و برای سنجش ریسک، مدل ارزش در معرض ریسک شرطی بر روی کارایی متقاطع استفاده شد، سپس با استفاده از روش معیار جامع مدل چندهدفه بهینه‌سازی سبد سهام پیشنهاد شد. یافته‌ها: مدل‌های تک‌هدفه و چندهدفه (معیار جامع) با توآن‌های مختلف در نرم‌افزار گمز اجرا شد. بررسی عملکرد این مدل‌ها با استفاده از شاخص شارپ نشان داد که مدل‌های تک‌هدفه بیشینه‌سازی بازده وکمینه‌سازی ریسک به ترتیب دارای بالاترین عملکرد و مدل تک‌هدفه بیشینه‌سازی مسئولیت‌ اجتماعی دارای پایین‌‌ترین عملکرد است. و مدل پیشنهادی حداقل 5/74 درصد از اهداف سه‌گانه و متناقض را براساس معیار شارپ برآورده نموده است. نتیجه‌گیری: مدل پیشنهادی ضمن بهینه‌سازی همزمان سه تابع هدف و برقراری یک بده - بستان بین این اهداف متناقض، نمره شارپ مناسبی نسبت به سایر مدل‌ها و همچنین سبد بازار  بدست آورده و سبد سهام مناسبی را در یک جبهه‌ کارا (پاره‌تو فرانت)، از بین شرکت‌ها‌ی با بیشینه بازده و کمینه ریسک که نمره مسئولیت اجتماعی بالایی داشته‌اند، انتخاب و معرفی نموده است و اگر مدل با توآن‌های بیشتری اجرا شود، شرکت‌ها‌ و سناریوهای بیشتری در اختیار سرمایه‌گذاران قرار می‌دهد.}, keywords_fa = {بهینه‌سازی سبد سهام,مسئولیت اجتماعی,تحلیل پوششی داده‌ها,کارایی متقاطع,ارزش در معرض ریسک شرطی}, url = {https://imj.ut.ac.ir/article_84351.html}, eprint = {https://imj.ut.ac.ir/article_84351_80f5cf9e0520bc5420805aa550d429ee.pdf} }