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Stock Evaluation Using a Preference Disaggregation Methodology

机译：使用偏好分解方法进行库存评估

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This paper presents a real application of a multicriteria decision aid (MCDA) approach to portfolio selection based on preference disaggregation, using ordinal regression and linear programming (UTADIS method; UTilités Additives DIScriminantes). The additive utility functions that are derived through this approach have the extrapolation ability that any new alternative (share) can be easily evaluated and classified into one of several user-predefined groups. The procedure is illustrated with a case study of 98 stocks from the Athens stock exchange, using 15 criteria. The results are encouraging, indicating that the proposed methodology could be used as a tool for the analysis of the portfolio managers' preferences and choices. Furthermore, the comparison with multiple discriminant analysis (either using a stepwise procedure or not) illustrates the superiority of the proposed methodology over a well-known multivariate statistical technique that has been extensively used to study financial decision-making problems.
机译：本文介绍了一种多准则决策辅助（MCDA）方法在基于偏好分解的投资组合选择中的实际应用，该方法使用了序数回归和线性规划（UTADIS方法；UTilitésAdditives DIScriminantes）。通过这种方法得出的加性效用函数具有外推功能，可以轻松评估任何新的替代方案（份额）并将其分类为几个用户预定义的组之一。通过使用15个标准对雅典证券交易所的98只股票进行案例研究来说明该过程。结果令人鼓舞，表明拟议的方法可以用作分析投资组合经理的偏好和选择的工具。此外，与多种判别分析的比较（无论是否使用逐步过程）都表明，所提出的方法优于众所周知的被广泛用于研究财务决策问题的多元统计技术。

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