A Two-Period Portfolio Selection Model for Asset-backed Securitization

Asset-Backed Securitization (ABS) is a well-stated financial mechanism which allows an institution (either a commercial bank or a firm) to get funds through the conversion of assets into capital market products called notes or asset-backed securities. In this paper, we analyze the combinatorial problem faced by the financial institution which has to optimally select the set of assets to be converted into notes. We assume that assets follow an amortization rule characterized by constant periodic principal installments (Italian amortization). The particular shape of the assets outstanding principal is exploited both in the mathematical formulation of the problem and in its solution. In particular, we study a model formulation for the special case where assets selection occurs at two dates during the securitization process. We introduce two heuristic approaches based on Lagrangian relaxation and analyze their worst-case behavior compared to the optimal solution value. The performance of the algorithms is tested on a large set of problem instances generated according to two real-world scenarios provided by a leasing company. The proposed approximation algorithms turn out to yield solutions of high quality within very short computation time. The comparison to the solution approach applied by practitioners yields an average improvement of roughly 10% of the objective function value

New rate adaptation method for JPEG2000-based SNR Scalable Video Coding with Integer Linear Programming models

Abstract—In the last few years scalable video coding emerged as a promising technology for efficient distribution of videos through heterogeneous networks. In a heterogeneous environment, the video content needs to be adapted in order to meet different end terminal capability requirements (user adaptation) or fluctuations of the available bandwidth (network adaptation). Consequently, the adaptation problem is a critical issue in scalable video coding design. In this paper we introduce a new adaptation method for a proposed JPEG2000-based SNR scalable codec, that formulates and solves the adaptation problem as an Integer Linear Programming problem

Last Mile Delivery with Parcel Lockers: evaluating the environmental impact of eco-conscious consumer behavior

In recent months, online sales have experienced a sharp surge also due to the COVID pandemic. In this paper, we propose a new location and routing problem for a last mile delivery service based on parcel lockers and introduce a mathematical formulation to solve it by means of a MIP solver (Gurobi).The presence of parcel locker stations avoids the door-to-door delivery by companies but requires that consumers move from home to collect their parcels. Potential location of locker stations is known but not all of them need to be opened. The problem minimizes the global environmental impact in terms of distances traveled by both the delivery company and the consumers deciding the optimal number of stations that have to be opened.How much do the number and location of lockers impact on environment? Is the behavior of consumers a critical aspect of such optimization? To this aim we have solved 1680 instances and analyzed diferent scenarios varying the number of consumers and potential parcel lockers, the maximum distance a consumer is willing to travel to reach a locker station, and the maximum distance we may assume the same consumer is willing to travel by foot or by bicycle.The experimental results draw interesting conclusions and managerial insights providing important rules of thumbs for environmental decision makers.Copyright (c) 2022 The Authors. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Enhanced index tracking with CVaR-based ratio measures

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Leucemia aguda en menores de un año : caracterización molecular y determinación de la enfermedad mínima residual

Fil: Mansini, Adrián Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Buenos Aires, ArgentinaLas leucemias agudas de infantes (niños menores de 1 año) (LAI) constituyen una entidad única, con características biológicas y clínicas particulares que requieren de un tratamiento individualizado. Presentan frecuentemente alteraciones genéticas que involucran al gen MLL, cuya presencia las define como un grupo de pobre pronóstico. Las alteraciones en MLL pueden ser estudiadas mediante bandeo G, hibridación in situ con fluorescencia (FISH), transcripción reversa seguida de reacción en cadena de la polimerasa (RT-PCR) o PCR inversa de larga distancia (LDI-PCR), entre otras. Cada técnica posee ventajas y desventajas, siendo complementarias para la correcta caracterización de dichas alteraciones. Además, la evaluación de la respuesta al tratamiento incluye la determinación de la enfermedad mínima residual (EMR) mediante técnicas altamente sensibles como la citometría de flujo y PCR en tiempo real (RQ-PCR), que utiliza secuencias ?blanco? específicas del clon leucémico. En la leucemia linfoblástica aguda (LLA) se utiliza como blanco las secuencias V-(D)-J de los rearreglos de los genes de Ig/TCR. Sin embargo, su utilidad es limitada en los infantes, ya que muchas de ellas no presentan rearreglos. La alta incidencia de rearreglos de MLL que presentan las LAI, permite utilizar como blanco para cuantificar la EMR la secuencia de fusión del rearreglo a nivel genómico, caracterizada por LDI-PCR. El principal objetivo de este trabajo de tesis fue desarrollar una minuciosa caracterización molecular de las LAI, incluyendo el estudio por LDI-PCR, para incorporar una nueva herramienta diagnóstica. La puesta a punto e implementación de la LDI-PCR permitió identificar blancos moleculares para la determinación de la EMR. Permitió además detectar un nuevo compañero de fusión de MLL nunca antes descripto, y poner a punto la detección Resumen 176 mediante RT-PCR de nuevos rearreglos, ampliando el screening empleado en el laboratorio para el diagnóstico de LA. En cuanto a la determinación de EMR utilizando los rearreglos de MLL se observó la necesidad de emplear sondas marcadas como sistema de detección, debido a dificultades para lograr especificidad y adecuado rango cuantitativo mediante el empleo de SYBR Green relacionadas con las características de las secuencias involucradas. Uno resultados más importantes y prometedor de este trabajo de tesis es que se estableció que las secuencias de fusión de ADN específicas de cada paciente pueden ser utilizadas como blanco molecular para seguimiento de la EMR por técnicas de PCR cuantitativas. Los alelos de fusión génica son marcadores más confiables para los estudios de EMR que los rearreglos de Ig/TCR, debido a su estabilildad clonal. Se obtuvieron datos positivos para el diagnóstico de alteraciones del gen MLL en 34 pacientes con LA, a través del estudio de LDI-PCR. En todos ellos se identificó y caracterizó por secuenciación al menos un alelo de fusión de MLL. Este es el primer estudio realizado en Argentina, en una institución pública estableciendo que el uso de estos marcadores para la determinación de EMR contribuirá a la mejor estratificación, mejor adecuación del tratamiento y resultados de los pacientes infantes con leucemia aguda. También se describen 3 nuevos casos infrecuentes de leucemia linfoblástica B madura con morfología FAB L1 o L2 y que corresponden a infantes con rearreglos del gen MLL. Teniendo en cuenta los malos resultados obtenidos en conjunto, se podría especular que este grupo de pacientes necesita un esquema de quimioterapia diferente al actual. Los datos aportados en esta tesis pueden contribuir a plantear nuevos esquemas quimioterápicos más eficaces. Resumen 177 Adicionalmente, se analizaron las mutaciones del gen FLT3 en LAI y se demostró que el 15% del total de pacientes estudiados presentó mutaciones del tipo TKD. Este resultado sugiere que es conveniente estudiar estas mutaciones en todos los pacientes infantes con LA a fin de identificar a aquellos pacientes que responderían a la terapia con nuevas drogas inhibidoras de FLT3. Con respecto al estudio de las mutaciones en GATA-1 en infantes con Síndrome de Down (SD) y mielopoyesis anormal transitoria (MAT) y/o leucemia megacarioblástica aguda (LMCA), se detectaron mutaciones en GATA-1 en todos los pacientes analizados. Uno de los pacientes con diagnóstico de MAT remitió espontáneamente y 9 meses más tarde desarrolló LMCA. Se detectó la existencia de la misma mutación en GATA-1 en ambas muestras (MAT y LMCA), el análisis citogenético mostró la adquisición de nuevas anomalías por parte del clon leucémico. Estos hallazgos fortalecen la teoría de que ambos cuadros involucran a la misma población de células hematopoyéticas y sugiere que la evolución de MAT a LMCA sería consecuencia de la adquisición de mutaciones adicionales. Este estudio de las mutaciones del gen GATA-1, es el primer estudio realizado en la Argentina, en el que se caracterizaron estas mutaciones en pacientes con SD y MAT y/o LMCA. La alta frecuencia de mutaciones detectada sugeriría la conveniencia de investigar su presencia en todos los neonatos con SD a fin de individualizar a aquellos con mayor riesgo de presentar MAT y/o LMCA, quienes deberían recibir un control clínico más riguroso, con la finalidad de realizar un diagnóstico precoz que evite las complicaciones del cuadro agudo. Además, la evaluación seriada de las mutaciones detectadas permitiría monitorear a los pacientes con MAT para comprobar la cinética de desaparición del clon preleucémico y/o predecir tempranamente una eventual progresión a LMCA. Resumen 178 Finalmente, este trabajo de tesis tiene su foco en las alteraciones moleculares de los infantes, tanto las anormalidades del gen MLL, FLT3 y mutaciones de GATA-1, con la finalidad de lograr un mejor conocimiento de esta población de pacientes y desarrollar las técnicas necesarias para su estudio

Portfolio selection problems in practice: a comparison between linear and quadratic optimization models

Several portfolio selection models take into account practical limitations on the number of assets to include and on their weights in the portfolio. We present here a study of the Limited Asset Markowitz (LAM), of the Limited Asset Mean Absolute Deviation (LAMAD) and of the Limited Asset Conditional Value-at-Risk (LACVaR) models, where the assets are limited with the introduction of quantity and cardinality constraints. We propose a completely new approach for solving the LAM model, based on reformulation as a Standard Quadratic Program and on some recent theoretical results. With this approach we obtain optimal solutions both for some well-known financial data sets used by several other authors, and for some unsolved large size portfolio problems. We also test our method on five new data sets involving real-world capital market indices from major stock markets. Our computational experience shows that, rather unexpectedly, it is easier to solve the quadratic LAM model with our algorithm, than to solve the linear LACVaR and LAMAD models with CPLEX, one of the best commercial codes for mixed integer linear programming (MILP) problems. Finally, on the new data sets we have also compared, using out-of-sample analysis, the performance of the portfolios obtained by the Limited Asset models with the performance provided by the unconstrained models and with that of the official capital market indices

Twenty years of linear programming based portfolio optimization

a b s t r a c t Markowitz formulated the portfolio optimization problem through two criteria: the expected return and the risk, as a measure of the variability of the return. The classical Markowitz model uses the variance as the risk measure and is a quadratic programming problem. Many attempts have been made to linearize the portfolio optimization problem. Several different risk measures have been proposed which are computationally attractive as (for discrete random variables) they give rise to linear programming (LP) problems. About twenty years ago, the mean absolute deviation (MAD) model drew a lot of attention resulting in much research and speeding up development of other LP models. Further, the LP models based on the conditional value at risk (CVaR) have a great impact on new developments in portfolio optimization during the first decade of the 21st century. The LP solvability may become relevant for real-life decisions when portfolios have to meet side constraints and take into account transaction costs or when large size instances have to be solved. In this paper we review the variety of LP solvable portfolio optimization models presented in the literature, the real features that have been modeled and the solution approaches to the resulting models, in most of the cases mixed integer linear programming (MILP) models. We also discuss the impact of the inclusion of the real features