بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری با رویکرد ریسک سیستمی و اندازه شرکت: بهره‌گیری از الگوریتم PSO در بورس اوراق بهادار تهران

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه آزاد اسلامی واحد قم

2 دانشگاه خوارزمی

10.22059/frj.2026.394872.1007741

چکیده

نوسانات روزافزون بازارهای مالی و افزایش همبستگی و وابستگی میان نهادهای اقتصادی، ضرورت توجه ویژه به ریسک سیستمی را در فرآیند تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاران تشدید کرده است. ریسک سیستمی، به‌عنوان خطر وقوع اختلالات گسترده که می‌تواند کل بازار یا بخش‌های بزرگی از آن را تحت تأثیر قرار دهد، اهمیت ویژه‌ای در مدیریت پرتفوی و سیاست‌گذاری‌های مالی دارد. در این میان، اندازه شرکت به‌عنوان یکی از عوامل ساختاری مهم، نقش تعیین‌کننده‌ای در میزان آسیب‌پذیری بنگاه‌ها در برابر شوک‌های فراگیر ایفا می‌کند؛ به‌طوری که شرکت‌های کوچک معمولاً بیشتر در معرض نوسانات بازار و بحران‌های مالی قرار دارند، در حالی که شرکت‌های بزرگ به دلیل منابع مالی بیشتر و تنوع عملیاتی نسبی، توانایی مقاومت بالاتری در برابر این شوک‌ها دارند.

مرور ادبیات نشان می‌دهد که اگرچه سنجه‌ها و معیارهای مختلفی برای سنجش ریسک سیستمی در سال‌های اخیر توسعه یافته‌اند، اما ترکیب همزمان ریسک سیستمی و اندازه شرکت در مدل‌های بهینه‌سازی پرتفوی به‌طور محدود مورد بررسی قرار گرفته است. بسیاری از مطالعات پیشین صرفاً بر ریسک فردی دارایی‌ها یا بازده مورد انتظار تمرکز داشته‌اند و نقش تعدیل‌کننده ویژگی‌های ساختاری شرکت‌ها، به‌ویژه اندازه، در تعیین ترکیب بهینه پرتفوی اغلب نادیده گرفته شده است. این خلا پژوهشی انگیزه‌ای برای طراحی چارچوبی تلفیقی فراهم آورده که بتواند به‌صورت همزمان اثرات ریسک سیستمی و تفاوت‌های ساختاری بین شرکت‌ها را در تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری لحاظ کند.

هدف پژوهش حاضر ارائه یک چارچوب یکپارچه برای بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری در بورس اوراق بهادار تهران است، به‌گونه‌ای که ریسک سیستمی با استفاده از معیار ریزش مورد انتظار نهایی (MES) اندازه‌گیری می‌شود، اندازه شرکت به‌عنوان متغیر تعدیل‌کننده اثر ریسک سیستمی لحاظ می‌گردد، و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) برای تعیین ترکیب بهینه پرتفوی به‌کار گرفته می‌شود. استفاده از MES به‌عنوان شاخصی پیشرفته برای ارزیابی ریسک سیستمی این امکان را می‌دهد که اثرات بالقوه شوک‌های شدید بازار بر هر شرکت به‌طور کمی تحلیل شود و نقش اندازه شرکت در تعدیل این اثرات شفاف گردد.

داده‌های پژوهش شامل قیمت‌های روزانه سهام شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس تهران و اطلاعات ارزش بازار طی دوره پژوهش است. پس از محاسبه MES برای هر شرکت، آن‌ها بر اساس اندازه به سه گروه کوچک، متوسط و بزرگ تقسیم‌بندی شدند تا اثرات متفاوت ریسک سیستمی بر شرکت‌ها با ساختارهای مختلف مالی و عملیاتی بررسی شود. سپس مدل بهینه‌سازی چندهدفه با هدف حداقل‌سازی ریسک سیستمی و حداکثرسازی بازده مورد انتظار، در قالب الگوریتم PSO اجرا گردید تا ترکیب بهینه پرتفوی با در نظر گرفتن محدودیت‌ها و شرایط واقعی بازار تعیین شود.

نتایج پژوهش نشان می‌دهد که شرکت‌های کوچک به‌طور معناداری ریسک سیستمی بالاتری نسبت به شرکت‌های بزرگ دارند و این تفاوت موجب تغییر قابل توجهی در ساختار پرتفوی بهینه شده است. در حضور ریسک سیستمی، وزن دارایی‌های شرکت‌های کوچک کاهش یافته و ترکیب پرتفوی به سمت شرکت‌های باثبات‌تر و بزرگ‌تر متمایل شده است. در مقابل، سهم شرکت‌های بزرگ در پرتفوی‌های بهینه افزایش یافته و نشان می‌دهد که سرمایه‌گذاران با در نظر گرفتن ریسک سیستمی، تمایل دارند از شرکت‌های با ثبات بیشتر و توانایی مقاومت بالاتر در برابر نوسانات گسترده بازار بهره‌مند شوند. این یافته‌ها تأکید می‌کند که نادیده‌گرفتن ریسک سیستمی می‌تواند به تخصیص وزنی ناکارآمد و برآورد نادرست ریسک پرتفوی منجر شود و تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاران را در معرض خطرات جدی قرار دهد.

پژوهش حاضر با ادغام همزمان ریسک سیستمی، اندازه شرکت و الگوریتم PSO، چارچوبی نوآورانه برای بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری در بازارهای ناپایدار ارائه می‌کند و می‌تواند به‌عنوان راهنمای عملی برای سرمایه‌گذاران، مدیران دارایی و سیاست‌گذاران مالی مورد استفاده قرار گیرد. این مطالعه همچنین زمینه‌ساز تحقیقات آتی در حوزه مدیریت ریسک و بهینه‌سازی پرتفوی است و نشان می‌دهد که توجه همزمان به ویژگی‌های ساختاری شرکت‌ها و ریسک سیستمی، می‌تواند کیفیت تصمیمات سرمایه‌گذاری و پایداری بازارهای مالی را بهبود بخشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Portfolio Optimization with a Systemic Risk and Firm Size Approach: Applying the PSO Algorithm in the Tehran Stock Exchange

نویسندگان [English]

  • Zeinab Gholipour Souteh 1
  • Seyyed Kazem Chavoshi 2
  • Reza Qolami Jamkarani 1
  • Mojgan Safa 1
1 Islamic Azad University of Qom
2 Kharazmi University
چکیده [English]

The increasing volatility of financial markets and the growing interdependence among economic entities have intensified the need to pay special attention to systemic risk in investors’ decision-making processes. Systemic risk, defined as the risk of widespread disruptions that can affect the entire market or large segments of it, holds particular importance in portfolio management and financial policymaking. In this context, firm size, as a key structural factor, plays a decisive role in determining a company's vulnerability to widespread shocks. Smaller firms are generally more exposed to market fluctuations and financial crises, whereas larger firms, due to greater financial resources and operational diversification, tend to exhibit higher resilience against such shocks.

A review of the literature indicates that, although various measures for assessing systemic risk have been developed in recent years, the simultaneous integration of systemic risk and firm size in portfolio optimization models has been relatively limited. Most previous studies focused primarily on individual asset risk or expected returns, often overlooking the moderating role of structural firm characteristics, particularly size, in shaping the optimal portfolio composition. This research gap motivates the design of an integrated framework that can simultaneously account for the effects of systemic risk and structural differences among firms in investment decision-making.

The present study aims to provide an integrated framework for portfolio optimization in the Tehran Stock Exchange, where systemic risk is measured using the Marginal Expected Shortfall (MES) metric, firm size is considered as a moderating variable for systemic risk, and the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is employed to determine the optimal portfolio composition. The use of MES as an advanced indicator allows for a quantitative assessment of the potential impacts of severe market shocks on each firm, while clarifying the role of firm size in mitigating these effects.

The study’s data consist of daily stock prices and market capitalization information of listed companies over the research period. After calculating MES for each firm, companies were categorized into three groups—small, medium, and large—based on size, to examine the differential effects of systemic risk across firms with varying financial and operational structures. Subsequently, a multi-objective optimization model aimed at minimizing systemic risk and maximizing expected return was executed using the PSO algorithm, determining the optimal portfolio composition while considering real-world constraints and market conditions.

The results reveal that smaller firms exhibit significantly higher systemic risk compared to larger firms, which substantially influences the structure of the optimal portfolio. In the presence of systemic risk, the weight of assets from smaller firms is reduced, and the portfolio composition shifts toward more stable, larger firms. Conversely, the share of large firms in optimal portfolios increases, indicating that investors, when accounting for systemic risk, prefer firms with greater stability and higher resilience against widespread market fluctuations. These findings emphasize that neglecting systemic risk can lead to inefficient weight allocation and inaccurate portfolio risk estimation, exposing investment decisions to considerable threats.

By simultaneously integrating systemic risk, firm size, and the PSO algorithm, this study offers an innovative framework for portfolio optimization in volatile markets, serving as a practical guide for investors, asset managers, and financial policymakers. Furthermore, it lays the groundwork for future research in risk management and portfolio optimization, demonstrating that attention to both structural firm characteristics and systemic risk can enhance investment decision quality and the stability of financial markets.

کلیدواژه‌ها [English]

  • PSO Algorithm
  • Firm Size
  • Iranian Capital Market
  • Portfolio Optimization
  • Systemic Risk