008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016932226
■00520240214100431
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798379717155
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30490248
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a658
■1001  ▼aLin,  Mingqian.
■24510▼aEssays  on  Applications  of  Networks  and  Discrete  Optimization▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bPrinceton  University.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(174  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  84-12,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Mulvey,  John  M.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Princeton  University,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aThis  dissertation  examines  novel  applications  of  network  and  discrete  optimization  models  in  three  settings:  1)  a  social  network  analysis  of  stock  prices;  2)  personnel  planning  for  large,  client-centric  service  organizations;  and  3)  identifying  regimes  in  financial  time  series  by  formal  discrete  quadratic  programming  models.  In  each  case,  the  overall  purpose  is  to  improve  performance  as  compared  with  traditional  techniques,  while  addressing  practical  concerns  regarding  data  and  solution  constraints.The  first  chapter  presents  a  graphical  network  approach  for  analyzing  the  temporal  structure  of  financial  markets  with  a  focus  on  temporal  stock  price  movements.  Three  unsupervised  learning  algorithms  are  linked  to  construct  the  network  over  several  time  periods.  A  derived  investment  strategy  generate  performance  with  lower  volatility  than  alternative  strategies.  The  resulting  graphs  give  insights  into  the  dynamic  patterns  in  stock  prices  relative  to  each  other  and  to  the  market.The  second  chapter  introduces  a  flexible  personnel  planning  framework  for  large  service  sector  organizations  with  a  client-centric  focus,  such  as  concierge  banks  and  wealth  management  firms.  The  approach  is  to  approximate  the  problem  as  a  two-stage  network  optimization  model,  rather  than  solving  an  integer  linear  program  for  the  full  organization.  We  demonstrate  that  the  network  approach  provides  a  practical  and  flexible  tool  for  decisions  involving  assigning  the  key  bank  employees  to  clients.  In  particular,  the  model  improves  efficiency  by  reducing  superfluous  connections  while  maintaining  a  balanced  workload  and  importantly,  generating  a  higher  quality-of-service  for  the  firm's  clients.  The  system  is  designed  to  allow  a  close  interaction  between  the  decision  makers  and  the  network  optimization  solver.The  third  chapter  investigates  the  discovery  of  regimes  in  financial  markets  by  means  of  the  recent  research  on  non-parametric  jump  models.  Rather  than  solving  the  jump  model  with  a  heuristic  combination  of  the  k-means  clustering  algorithm  and  dynamic  programming  (a  type  of  coordinate  decent),  we  construct  a  formal  discrete  quadratic  program  and  develop  a  candidate  driven  approximate  approach.  Here  the  candidate  model  greatly  improves  solution  efficiency,  while  generating  solutions  that  are  close  to  the  jump  model.  Applications  of  the  proposed  model  are  shown  in  both  the  case  of  the  discrete  and  the  continuous  jump  models.
■590    ▼aSchool  code:  0181.
■650  4▼aFinance.
■653    ▼aDiscrete  optimization
■653    ▼aNetwork  analysis
■653    ▼aNetwork  optimization
■653    ▼aPersonnel  planning
■653    ▼aPortfolio  optimization
■653    ▼aRegime  identification
■690    ▼a0796
■690    ▼a0508
■690    ▼a0454
■71020▼aPrinceton  University▼bOperations  Research  and  Financial  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g84-12B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0181
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16932226▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024