Robust Portfolio Modeling (RPM) deals with project portfolio selection problems with multiple objectives and incomplete information. The standard approach analyzes all scenarios of uncertain parameters to compute non-dominated portfolios and is therefore regarded as too conservative. In a first advancement to adjustable robustness, Fliedner and Liesiö (2014) provide a control parameter that scales the considered uncertainty set and limits the deviation of uncertain data from their most likely realization. However, solutions of different cardinality then exhibit varying degrees of conservatism. This thesis deals with the transition to a variable budgeted RPM approach where uncertainty sets depend on the problem variable. All solutions exhibit the same optimality guarantee as well as comparable level of conservatism. Difficulties are discussed and an adjusted dominance concept for assessing robustness is proposed. Furthermore, a first tangible variable budgeted uncertainty set is suggested.     «

Robust Portfolio Modeling (RPM) deals with project portfolio selection problems with multiple objectives and incomplete information. The standard approach analyzes all scenarios of uncertain parameters to compute non-dominated portfolios and is therefore regarded as too conservative. In a first advancement to adjustable robustness, Fliedner and Liesiö (2014) provide a control parameter that scales the considered uncertainty set and limits the deviation of uncertain data from their most likely re...     »

Robuste Portfolio Modellierung (RPM) beschäftigt sich mit der Auswahl von Projektportfolios bezüglich mehrerer Zielkriterien und unter Informationsunsicherheit in Form ungewisser Parameter. Dabei führt die Berücksichtigung von Realisierungen dieser Parameter innerhalb einer durch den Entscheider spezifizierten Ungewissheitsmenge zu robusten Lösungen. Das Standardverfahren betrachtet alle Realisierungen aus der Ungewissheitsmenge und berechnet auf Basis szenarioweiser Vergleiche die Lösungsmenge bestehend aus den sogenannten nicht-dominierten Projektportfolios. Da hierbei auch Realisierungen, bei denen die ungewissen Parameter zeitgleich Extremwerte annehmen, einkalkuliert werden, erweist sich das Standardverfahren für die Praxis als zu konservativ. In einer Erweiterung zur Reduzierung des Konservatismus führen Fliedner und Liesiö (2014) einen Kontrollparameter ein, welcher die Abweichung ungewisser Parameter von ihrem Nominalwert begrenzt. Dadurch wird eine Teilmenge der Ungewissheitsmenge abgegrenzt, anhand welcher nicht-dominierte Projektportfolios bestimmt werden. Die Wahrscheinlichkeit, mit welcher diese Lösungsportfolios auch im Falle einer Realisierung außerhalb dieser Teilmenge nicht-dominiert bleiben, hängt vom Kontrollparameter ab und gibt die sognannte Optimalitätsgarantie an. Insgesamt wird durch die Einführung des Kontrollparameters die Möglichkeit zur Regelung der Robustheit und somit Reduzierung des Konservatismus geschaffen. Allerdings weisen dann Projektportfolios unterschiedlicher Kardinalität nicht denselben Grad an Robustheit auf. Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit den Grundlagen für ein RPM Verfahren mit individuell regelbarer Robustheit. Anstelle eines Parameters grenzt eine von den Problemvariablen abhängige Kontrollfunktion die Realisierungen ab, welche zur Bestimmung der Lösungsmenge berücksichtigt werden. Damit weisen Lösungen unterschiedlicher Kardinalität sowohl einen vergleichbaren Grad an Robustheit als auch dieselbe Optimalitätsgarantie auf. Es wird einWeg zur Ableitung der Kontrollfunktion aus der Optimalitätsgarantie aufgezeigt und eine konkrete Funktion vorgeschlagen. Da die Kontrollfunktion zu unterschiedlichen Teilmengen der Ungewissheitsmenge führt, kann die Bestimmung nicht-dominierter Portfolios nicht auf Basis szenarioweiser Vergleiche erfolgen. Aus diesem Grund wird ein neues, umfassendes Konzept vorgestellt, welches den Dominanzbegriff erweitert und für Realisierungen, die lediglich in einer Teilmenge enthalten sind, auf sogenannten worst-case Vergleichen beruht. Insgesamt ist dadurch eine Übersicht über ein RPM Verfahren mit individuell regelbarer Robustheit gegeben und es werden zugehörige Grundlagen geschaffen.     «

Robuste Portfolio Modellierung (RPM) beschäftigt sich mit der Auswahl von Projektportfolios bezüglich mehrerer Zielkriterien und unter Informationsunsicherheit in Form ungewisser Parameter. Dabei führt die Berücksichtigung von Realisierungen dieser Parameter innerhalb einer durch den Entscheider spezifizierten Ungewissheitsmenge zu robusten Lösungen. Das Standardverfahren betrachtet alle Realisierungen aus der Ungewissheitsmenge und berechnet auf Basis szenarioweiser Vergleiche die Lösungsmenge...     »