Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

MGMT20005-Business Decision Analysis

Assignment 2: Group Assignment

Assignment Details

This assignment is designed to let you explore and evaluate a number of approaches for portfolio optimisation, using live    real-world   data   from   the   Yahoo   finance   website.   The    relevant    URL   for   finding   stock   prices    is https://au.finance.yahoo.com/.  Under  the  Quote  lookup”,  you  can  search  for  the  industry/business  you  are interested in to explore investment (assets).

Portfolio Optimisation - Risk and Return: An investment portfolio consists of a collection of investments held by an individual or organisation, in which the investor seeks to purchase a variety of assets to gain a good return (profit) through increasing assets value. Individual assets vary in value from minute to minute, and whilst over time, they might grow in value, their value fluctuates over time. The possibility of such fluctuations represents a risk to the investor. Accordingly, in portfolio selection investors should wisely choose to invest across a range of assets, ideally whose total value is less liable to fluctuation than the individual assets.

In this assignment, you are  required to  use asset  return data from a  period of 4 years to  identify the optimum portfolio using a variety of different optimisation methods. The assignment has three main sections: Preliminary Work, Optimisation Models and Conclusion. The requirements of each part are detailed below. The breakdown of marks (a total of 30) is given on this document and in a separate Rubric file.

Preliminary Work (5 marks: Data acquisition + Classifications)

The first stage  is to  identify a set of  10  investment  items from which you will subsequently  determine optimum

portfolios  using various  optimisation  models. You  may  select any  global  assets  (including  indices) whose  data  is provided on the Yahoo finance website. After you searched for the  stock  under the  Quote  lookup”, go to the “Historical data” tab, then choose the appropriate Time period, and Frequency before downloading the data.              The chosen assets must satisfy the following general conditions:

•   Each  must  have  at  least 48  months  (August  2018 - August  2022) of  monthly  data available,  up to  and including August 2022.

•   They should  be selected from 4 different sectors/categories (let’s called them C1, C2, C3, and C4) e.g., banking, pharmaceuticals, media, technology, government bonds, property trusts, etc. – your choice, with at least 2 assets in each category.

•   You   need   to   calculate   the   return   of   an   investment   item   each   month   by   (Stock_value_new    Stock_value_old)/(Stock_value_old). Then the overall  return of an investment item is then the mean of return over 48 months. Similarly, the risk is calculated as the standard deviation of return over 48 months. A sample Excel file is provided that includes a sample data with the calculation of return and risk.

•   Data should span a  reasonable  range of volatilities/risks. Classify the assets  into 4 groups according to (ascending) risk (let’s call them R1, R2, R3, and R4). A simple classification approach would be to calculate the standard deviation of each asset (as explained in the previous dot point) and define risk categories based  on the 4  quartiles. Therefore,  R1  should  include  investment  stocks with the  lowest  risk  (lowest standard deviation).

•   Recall that each asset lies in one of the Rs and in one of the Cs.

Optimisation Models

The assignment requires you to consider two different optimisation techniques : linear programming, and integer linear programming:

1. LP model (12 marks: Mathematical Model + Excel Solver and Discussion + Sensitivity Analysis) : In this approach, the  aim  is  to  achieve  the  maximum  overall  average  return,  subject  to  specified  requirements  on  risk  mix (percentages in R1 to R4) and category mix (percentages in C1 to C4). The following investment guidelines are to be applied to the Linear Programming model:

1.    Investment in the high-risk assets shouldn’t exceed 15% of the portfolio; while the lowest risk assets should have the highest investments among all other risk categories

2.   The ratio investment in R1 to R3 must be at least 2 to 1

3.   To ensure diversification, each sector category must have a minimum of 20% invested; apart from the one sector that you choose (your discretion) to have a minimum of 25% invested

Use Excel’s sensitivity analysis report to comment on how changes to the risk and category constraints might affect the optimum portfolio. Further, if an asset(s) is not selected in your optimal solution, how much return should be changed, so that asset be included in your optimal selection.

2. ILP model (8 marks: Mathematical Model + Solver and Discussion) : In this approach, we assume that a balanced portfolio of exactly 7 stocks is to be chosen. The 4 asset categories (the C classification) must be included. In addition, at most 1 of the assets can be in the riskiest group, and at least 2 must be in the least risky group. Finally, Investment in R2 should not exceed investment in R1. The goal is to achieve the maximum overall return, subject to these specified requirements.

For each optimisation model, explain the optimisation approach taken, the mathematical formulation and identify the Excel Solver to be used (explain any particular constraints used – e.g., that a variable needs to be an integer or binary).

Conclusion (5 marks: comparison + conclusion + overall presentation)

Summarise your work (of all the above parts), present all your results comparatively coherently and compellingly, then, based on your assessment of the various approaches, briefly explain a strategy that you might prefer to use for portfolio optimisation. Include a summary table detailing each chosen portfolio and the basis of choice, compare each of your chosen portfolios.

Marking guide

Assignments will be marked based on the methodologies adopted and the quality of work. Given the vast range of assets to select from on the Yahoo website, it is highly unlikely that you will choose the same portfolio of stocks as another student group.

It  is  important to  pay  special  attention to spelling, grammar,  and  punctuation to  avoid  ambiguity  and confusion. Students can include relevant graphs, tables, and other exhibits such as appendices. They must be clearly labelled and will not be included in the word count.

Marking Scheme for Assignment 1

Files

Marks

Prelim  5 marks

Data acquisition, background and description

Excel & PowerPoint

2

Classifications, explanation of procedure

Excel & PowerPoint

3

Linear Programming  12 marks

Mathematical model

PowerPoint

4

Solver, results and discussion

Excel & PowerPoint

4

Sensitivity Analysis and discussion

Excel & PowerPoint

4

Integer Linear Programming  8 marks

Mathematical model

PowerPoint

4

Solver, results and discussion

Excel & PowerPoint

4

Discussion and Conclusion  5 marks

Comparison, conclusion, and overall presentation

PowerPoint

5

TOTAL  30 marks

 

30

Feedback prior to submission: Students can seek assistance from the teaching staff to ascertain whether their assignment conforms to submission guidelines through:

-      Ed Discussion: other students can also benefit from your questions and replies

-      Consultation sessions: dates are available on the LMS site

Feedback after submission: Your assignment feedback will be returned within two weeks of the due date in a rubric on the LMS site with an overall mark and intext/overall comments.