The Downside Risk Optimal Portfolio Selection Problem

One of the basic problems of applied finance is the optimal selection ofstocks, with the aim of maximizing future returns and minimizing therisk using a specified risk aversion factor. Variance is used as the riskmeasure in classical Markowitz model, thus resulting in a quadraticprograrnming. As an altemative, mean absolute deviation was proposedas a risk measure to replace the original risk measure, variance. Thisproblem is a straight-forward extension of the classic Markowitz mean-varianceapproach and the optimal portfolio problem can be formulatedas a linear programming problem. Taking the downside risk as the riskleads to different optimal portfolio. The effect of using only downsiderisk on optimal portfolio is analyzed in this paper by taking the meanabsolute negative deviation as the risk measure. This method isapplied to the opimal selection of stocks listed in Bursa Malaysia andthe return of the optimal portfolio is compared to the classicalMarkowitz model and mean absolute deviation model. The result showthat the optimal portfolios using downside risk measure outperforms theother two models.Keywords;-Portfolio optimizatiorr, Linear Programming, Downside risk

Review of Capital Investment and Returns

This paper aims to evaluate the relationship between capital investment effects to firm liquidity, stock value and Economic welfare. Previous studies have already established the correlation between capital investments and stock prices which will also be presented in this paper. Capital Investment decision, budgeting, and procedures are also crucial factors to be considered by a firm. Capital investment decision takes into consideration the long-run profitability of the firm as well as the impact of the investment on the economy’s growth. Keywords: Capital investment; Stock Value; Total equity; Economy’s growth

Guru pembelajar modul matematika SMP: kelompok kompetensi F rancangan pembelajaran dan geometri 1

Modul ini memuat empat topik sebagai berikut: prinsip pembelajaran, hakikat RPP, dan prinsip penyusunan RPP; sistematika, komponen RPP, dan langkah penyusunan RPP; pemetaan muatan atau isi RPP Matematika SMP; penyusunan RPP Matematika SMP. Topik belajar tersebut akan mewarnai pembahasan dari empat kegiatan pembelajaran dalam modul ini yaitu ketentuan penyusunan RPP, pemetaan muatan atau isi RPP Matematika SMP, penyusunan RPP Matematika SMP. Kelompok profesional modul membahas geometri 1. Untuk membantu pembaca agar menguasai kemampuan tersebut, pembahasan bab ini dikemas dalam tujuh Kegiatan Pembelajaran yaitu: dasar-dasar geometri, garis dan sudut, segitiga dan segiempat, lingkaran, kekongruenan dan kesebangunan, teorema pythagoras, lukisan geometris

Evaluasi Kegagalan Koordinasi Proteksi akibat Hubung Singkat pada Kelistrikan PT Pertamina RU V Balikpapan

PT. Pertamina RU 5 Balikpapan merupakan perusahaan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang bergerak dalam industri pengolahan minyak, untuk menjaga kontinuitas sistem produksi dibutuhkan suatu sistem koordinasi proteksi yang cepat dan tepat. Pada tanggal 18 juli 2019, terjadi gangguan hubung singkat pada substation 73A di PT Pertamina RU 5 Balikpapan yang mengakibatkan 3 unit mengalami shutdown dikarenakan terjadi kesalahan koordinasi proteksi yang mengakibatkan penurunan tegangan dalam waktu yang singkat (voltage sag ) pada beberapa bus utama (main bus), sehingga motor-motor yang disuplai oleh bus utama tersebut mengalami trip secara tiba tiba dan akhirnya mengganggu proses produksi. Berdasarkan problematika yang disebutkan, maka dibutuhkanlah suatu evaluasi koordinasi proteksi pada sistem tersebut. Pada penelitian ini dilakukan analisa sistem koordinasi proteksi pada kelistrikan PT. Pertamina RU 5 Balikpapan di sisi beban, sisi ring bus, dan sisi hubung singkat pada kasus yang terjadi. Hasil koordinasi proteksi ini difokuskan pada gangguan arus lebih, gangguan tanah, dan juga proteksi pada sisi ring Bus yang menghubungkan Bus-Bus utama pada sistem

Processing of Polymers Stress Relaxation Curves Using Machine Learning Methods

حاليًا، أحد المجالات الموضوعية لتطبيق طرق التعلم الآلي هو التنبؤ بالخصائص المادية. الهدف من هذا العمل هو تطوير نماذج التعلم الآلي لتحديد الخصائص الريولوجية للبوليمرات من منحنيات استرخاء الإجهاد التجريبية. تقدم الورقة لمحة عامة عن الاتجاهات الرئيسية للنهج الميتاهويرية (البحث المحلي، والخوارزميات التطورية) لحل مشاكل التحسين التوافقي. يتم وصف الخوارزميات الميتاهورية لحل بعض مشاكل تحسين التوافقية المهمة، مع التركيز بشكل خاص على بناء أشجار القرار. تم إجراء تحليل مقارن للخوارزميات لحل مشكلة الانحدار في CatBoost Regressor. . الهدف من الدراسة هو مجموعات البيانات المتولدة التي تم الحصول عليها على أساس منحنيات استرخاء الإجهاد النظرية. وترد جداول البيانات الأولية لنماذج التدريب لجميع العينات، ويجري تحليل إحصائي لخصائص مجموعات البيانات الأولية. كان العدد الإجمالي للتجارب العددية لجميع العينات 346020 اختلافًا. عند تطوير النماذج، تم استخدام طرق CatBoost للذكاء الاصطناعي، وتم استخدام طرق التسوية (تحلل الوزن، وتسوية الوزن المفصول، وزيادة) لتحسين دقة النموذج، وتم استخدام طريقة Z-Score لتطبيع البيانات. نتيجة للدراسة، تم تطوير نماذج ذكية لتحديد المعلمات الريولوجية للبوليمرات المدرجة في معادلة ماكسويل-غوريفيتش غير الخطية المعممة (لزوجة الاسترخاء الأولية، وحدة السرعة) باستخدام مجموعات البيانات المولدة لرابط الإيبوكسي EDT-10 كمثال. بناءً على نتائج اختبار النماذج، تم تقييم جودة النماذج، ورسم رسوم بيانية للتنبؤات للمتدربين وعينات الاختبار، ورسوم بيانية لأخطاء التنبؤ. تستند النماذج الذكية إلى خوارزمية CatBoost ويتم تنفيذها في بيئة دفتر المشتري في بايثون. اجتازت النماذج المشيدة تقييم الجودة وفقًا للمقاييس التالية: MAE و MSE و RMSE و MAPE. كانت القيمة القصوى لتنبؤات خطأ النموذج 0.86 لمقياس MAPE، والقيمة الدنيا لتنبؤات خطأ النموذج كانت 0.001 لمقياس    MSE. تقديرات أداء النموذج التي تم الحصول عليها أثناء الاختبار.Currently, one of the topical areas of application of machine learning methods is the prediction of material characteristics. The aim of this work is to develop machine learning models for determining the rheological properties of polymers from experimental stress relaxation curves. The paper presents an overview of the main directions of metaheuristic approaches (local search, evolutionary algorithms) to solving combinatorial optimization problems. Metaheuristic algorithms for solving some important combinatorial optimization problems are described, with special emphasis on the construction of decision trees. A comparative analysis of algorithms for solving the regression problem in CatBoost Regressor has been carried out. The object of the study is the generated data sets obtained on the basis of theoretical stress relaxation curves. Tables of initial data for training models for all samples are presented, a statistical analysis of the characteristics of the initial data sets is carried out. The total number of numerical experiments for all samples was 346020 variations. When developing the models, CatBoost artificial intelligence methods were used, regularization methods (Weight Decay, Decoupled Weight Decay Regularization, Augmentation) were used to improve the accuracy of the model, and the Z-Score method was used to normalize the data. As a result of the study, intelligent models were developed to determine the rheological parameters of polymers included in the generalized non-linear Maxwell-Gurevich equation (initial relaxation viscosity, velocity modulus) using generated data sets for the EDT-10 epoxy binder as an example. Based on the results of testing the models, the quality of the models was assessed, graphs of forecasts for trainees and test samples, graphs of forecast errors were plotted. Intelligent models are based on the CatBoost algorithm and implemented in the Jupyter Notebook environment in Python. The constructed models have passed the quality assessment according to the following metrics: MAE, MSE, RMSE, MAPE. The maximum value of model error predictions was 0.86 for the MAPE metric, and the minimum value of model error predictions was 0.001 for the MSE metric. Model performance estimates obtained during testing are valid