Araştırma Makalesi
Yıl 2020,
Cilt: 7 Sayı: 1, 161 - 180, 15.01.2020
Öz
Finansal piyasalar, geniş bir yelpazeye sahip yatırım enstrümanlarını barındırdığından yatırımcılar çok çeşitli yatırım araçlarıyla karşı karşıya kalmaktadırlar. Yatırımcılar bu yatırım araçları arasından en büyük faydayı sağlayacak optimum portföy oluşturma çabası içindedirler. Bu çalışmada, finans alanında modern portföy kuramının başlangıcı kabul edilen Markowitz Ortalama Varyans metodu kullanılıp, BİST Kurumsal Yönetim Endeksinde (XKURY) yer alan hisse senetlerinin 2009-2018 yılları arasındaki aylık kapanış fiyatlarından hareketle modelleme yapılmış ve portföy optimizasyonu uygulamasıyla optimum portföyler oluşturularak gerçekleşen sonuçların beklenen sonuçlarla uyum içinde olduğu saptanmıştır. Ayrıca Sharpe oranları ve değişim katsayıları da dikkate alınarak Ortalama Varyans Modeli ile en yüksek getirili ve eşit ağırlıklı 6 hisse senedi seçimine dayalı EYG6HS modeli ile oluşturulan portföylerin, kıyaslaması yapılmıştır. Karşılaştırma sonucunda Ortalama Varyans modelinin geçerliliğini destekleyen sonuçlar elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Portföy Optimizasyonu Optimum Portföy Ortalama Varyans Modeli Kurumsal Yönetim Endeksi
Kaynakça
- Abay, R. (2013). Markowitz karesel programlama ile portföy seçimi: İMKB-30 endeksinde riskli portföylerin seçimi. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. Cilt: 22. Sayı: 2: 175-194.Adıgüzel, M.. B. (2019). Parçacık sürü optimizasyonu ile portföy optimizasyonu: Borsa İstanbul ulaştırma sektörü hisseleri üzerine bir uygulama. Journal Of Yaşar University, 14, 126-136.Aksoy, E. E. (2014). Uluslarası portföy yönetimi, Ankara: Detay Yayıncılık.Aksu, M. ve Aytekin, S. (2015). Kurumsal yönetim ilkelerine uyum notu ile hisse senedi getirisi ilişkisi: BIST kurumsal yönetim endeksi (XKURY) üzerine bir uygulama. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, Cilt 6, No 13: 202-219Alagöz, A. & Kutlu, M. (2012). Parçacık sürü optimizasyonu yaklaşımı ile emtia piyasasında portföy optimizasyonu. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, Cilt 12, No 23: 35-50.Altaylıgil, B. (2008). Portföy seçimi için ortalama-varyans-çarpıklık modeli. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. Cilt: 37. Sayı: 2: 65-78. Atan, M. (2005). Karesel programlama ile portföy optimizasyonu. VII. Ulusal Ekonometri Ve İstatistik Sempozyumu, Mayıs, 26-27.Ayaydın, H. (2013). Türkiye’deki emeklilik yatırım fonlarının performanslarının analizi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 22, Sayı 2: 59-80.Aygören, H. ve Akyer, H. (2013). “Etkin portföylerin belirlenmesinde veri aralığı, hisse senedi sayısı ve risk düzeyi faktörlerinin etkisi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, C.5, S.2:9-17.Başar G. P. (2019). Optimum portföy oluşturma ve BIST’te bir uygulama, Balıkesir Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme ABD. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi.133s.Bayramoğlu, M. F. ve Yayalar, N. (2017). Portföy seçiminde toplam riski temel alan portföy performans ölçütlerinin değerlendirilmesi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 17, Sayı:1: 1-28.Birgili, E.; Tuna, G. (2010). Markowitz ve tek endeks modellerinin uygulanması: İMKB 30 endeksi üzerinde karşılaştırmalı analiz. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C. 15, S.3: 1-18.Cihangir, M. Karaçizmeli G., A. ve Sabuncu, İ. (2008). optimal portföy seçiminde Konno-Yamazaki modeli yaklaşımı ve İMKB mali sektör hisse senetlerine uygulanması. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, No: 3: 125-142. Çalışkan, T. (2011). Black-Litterman ve Markowitz ortalama varyans modeliyle oluşturulan portföylerin performanslarının ölçülmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. C 9 , S 15 : 101-105.Doğrusoy M., (2014)., Kurumsal yönetim ilkelerine uyum derecelendirmesinde not güncellemeleri yapıldı, Kurumsal Yönetim, Sayı:24. 1-56.Doğukanlı H. ve Borak M., (2018). Portföy yönetimi, Karahan KitabeviFinnet, Financial İnformation News Network https://www.finnet.com.tr/FinnetStore/tr/ Erişim Tarihi (01 Ağustos 2018, 10 Ocak 2019).IBM SPSS, Statistics for Windows, IBM Corp, Armonk, NY, USA. Kandemir, E. ve Aytekin, S.. (2017). Optimum portföy seçimi ve BIST’TE ampirik bir uygulama. Social Science Studies. Cilt: 5. Sayı: 8 :87-110.Karan M. B. (2013). Yatırım analizi ve portföy yönetimi, 4. Baskı Ankara: Gazi KitabeviKardiyen, F. (2007). Doğrusal programlama ile portföy optimizasyonu ve İMKB verilerine uygulanması üzerine bir çalışma. Atatürk Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2). 15-28.Kaya, C. ve Kocadağlı, O. (2012). Etkin sınır ve beta katsayı kısıtlı portföy seçim modeli üzerine bir uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. Sayı: 22: 19-35.Kocadağlı, O.; Cinemre, N. (2010). Portföy optimizasyonunda SVFM ile bulanık doğrusal olmayan model yaklaşımı. Istanbul University Journal Of The School Of Business Administration, C.39, S.2: 359-369.Küçükkocaoğlu, G. (2002). Optimal portföyün seçimi ve İMKB Ulusal-30 endeksi üzerine bir uygulama. Active-Bankacılık ve Finans Dergisi , C.26: 74-91. Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The Journal Of Finance, V. 7 N.1: 77-91.Metaxiotis, K., and Konstantinos L. (2012). Multiobjective evolutionary algorithms for portfolio management: a comprehensive literature review. Expert Systems with Applications, V. 39, N 14: 11685-11698.Microsoft Excel, Microsoft Corporation, Redmond, WA.Mokhtar, M., Shuib, A., & Mohamad, D. (2014). Mathematical programming models for portfolio optimization problem: a review. International Journal Of Social, Management, Economics And Business Engineering, V. 8, N.2: 443-450.Pringle Jr., S. ve VanOrden, M. A. (2009). Applying modern portfolio theory and the capital asset pricing model to Dod’s information technology investments, Master Of Science In Information Technology Management, Unpublished Thesis. Naval Postgraduate School. p.57.Sakarya, Ş. (2011). İMKB Kurumsal Yönetim Endeksi Kapsamındaki Şirketlerin Kurumsal Yönetim Derecelendirme Notu Ve Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Olay Çalışması (Event Study) Yöntemi İle Analizi. Zonguldak Karaelmas University Journal Of Social Sciences, 7(13).Sharpe, W. F. (1994). The sharpe ratio. Journal Of Portfolio Management, V. 21, N.1: 49-58.TCMB www.tcmb.gov.tr/ Erişim (21 Kasım 2018). http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tr/tcmb+tr/main+menu/istatistiklerpiyasa+verileri/ihale+yontemi+ile+satilan+hazine+bonolari+ve+devlet+tahvilleri/Topal, Y. ve İlarslan, K. (2009). Portföy optimizasyonu bağlamında tanjant portföyleri: İMKB 30 işletmelerinden bir örnek. Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi. Cilt: XI. Sayı: I.: 219-247. Tosun, Ö.ve Oruç, E.. (2010). Portföy büyüklüğünün portföy riski üzerine etkileri: İMKB-30 üzerinde test edilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. C.15, S.2 :479-413.Uğurlu, M. Erdaş, M. L. ve Eroğlu, A.. (2016). Portföy yönetiminde sistematik olmayan riski azaltacak bir doğrusal programlama model önerisi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. C. 6, S.1: 147-174.Ulucan, A. (2004). Portföy optimizasyonu: kuadratik programlama tabanlı modelleme. (1. Baskı). Ankara: Siyasal Kitabevi.Ustaoğlu, E. ve Altay, E.. (2017). Borsa İstanbul’da log-optimal portföy uygulaması. Uygulamalı Sosyal Bilimler Dergisi. Cilt: 1. Sayı: 1: 67-85.Yakut, E. ve Çankal, A. (2016). Çok amaçlı genetik algoritma ve hedef programlama metodlarını kullanarak hisse senedi portföy optimizasyonu: BİST-30’da bir uygulama. Business and Economics Research Journal. Vol: 7. No: 2:43-62. Yavuz M., Sakarya Ş., & Özdemir, N. (2015). Yapay sinir ağları ile risk-getiri tahmini ve portföy analizi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C. 8, S.4: 87-107.Zhang, Y. Li, X. & Guo, S. (2018). Portfolio selection problems With Markowitz's mean-variance framework: a review of literature. Fuzzy Optimization And Decision Making, V. 17, N. 2: 125-158.
Yıl 2020,
Cilt: 7 Sayı: 1, 161 - 180, 15.01.2020
Öz
As financial markets have a wide range of investment instruments, investors face a wide range of investment instruments. Investors are in the effort to create an optimum portfolio that will provide them with the highest level of benefit among all these investment instruments. In this study, Markowitz Mean Variance method, which is accepted as the beginning of modern portfolio theory in finance field, was used respectively. In the BIST Corporate Governance Index (XKURY), it was modeled on the monthly closing prices of the stocks in 2009-2018. Sharpe ratios and coefficients of variation are also included in the application. The portfolios created with Mean Variance Model were compared with EYG6HS model based on 6 stocks with the highest yield and equal weight. As a result of the comparison, the results supporting the validity of the Mean Variance Model were obtained.
Anahtar Kelimeler
Portfolio Optimization Optimum Portfolio Mean Variance Model Corporate Governance Index
Kaynakça
- Abay, R. (2013). Markowitz karesel programlama ile portföy seçimi: İMKB-30 endeksinde riskli portföylerin seçimi. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. Cilt: 22. Sayı: 2: 175-194.Adıgüzel, M.. B. (2019). Parçacık sürü optimizasyonu ile portföy optimizasyonu: Borsa İstanbul ulaştırma sektörü hisseleri üzerine bir uygulama. Journal Of Yaşar University, 14, 126-136.Aksoy, E. E. (2014). Uluslarası portföy yönetimi, Ankara: Detay Yayıncılık.Aksu, M. ve Aytekin, S. (2015). Kurumsal yönetim ilkelerine uyum notu ile hisse senedi getirisi ilişkisi: BIST kurumsal yönetim endeksi (XKURY) üzerine bir uygulama. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, Cilt 6, No 13: 202-219Alagöz, A. & Kutlu, M. (2012). Parçacık sürü optimizasyonu yaklaşımı ile emtia piyasasında portföy optimizasyonu. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, Cilt 12, No 23: 35-50.Altaylıgil, B. (2008). Portföy seçimi için ortalama-varyans-çarpıklık modeli. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. Cilt: 37. Sayı: 2: 65-78. Atan, M. (2005). Karesel programlama ile portföy optimizasyonu. VII. Ulusal Ekonometri Ve İstatistik Sempozyumu, Mayıs, 26-27.Ayaydın, H. (2013). Türkiye’deki emeklilik yatırım fonlarının performanslarının analizi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 22, Sayı 2: 59-80.Aygören, H. ve Akyer, H. (2013). “Etkin portföylerin belirlenmesinde veri aralığı, hisse senedi sayısı ve risk düzeyi faktörlerinin etkisi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, C.5, S.2:9-17.Başar G. P. (2019). Optimum portföy oluşturma ve BIST’te bir uygulama, Balıkesir Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme ABD. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi.133s.Bayramoğlu, M. F. ve Yayalar, N. (2017). Portföy seçiminde toplam riski temel alan portföy performans ölçütlerinin değerlendirilmesi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 17, Sayı:1: 1-28.Birgili, E.; Tuna, G. (2010). Markowitz ve tek endeks modellerinin uygulanması: İMKB 30 endeksi üzerinde karşılaştırmalı analiz. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C. 15, S.3: 1-18.Cihangir, M. Karaçizmeli G., A. ve Sabuncu, İ. (2008). optimal portföy seçiminde Konno-Yamazaki modeli yaklaşımı ve İMKB mali sektör hisse senetlerine uygulanması. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, No: 3: 125-142. Çalışkan, T. (2011). Black-Litterman ve Markowitz ortalama varyans modeliyle oluşturulan portföylerin performanslarının ölçülmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. C 9 , S 15 : 101-105.Doğrusoy M., (2014)., Kurumsal yönetim ilkelerine uyum derecelendirmesinde not güncellemeleri yapıldı, Kurumsal Yönetim, Sayı:24. 1-56.Doğukanlı H. ve Borak M., (2018). Portföy yönetimi, Karahan KitabeviFinnet, Financial İnformation News Network https://www.finnet.com.tr/FinnetStore/tr/ Erişim Tarihi (01 Ağustos 2018, 10 Ocak 2019).IBM SPSS, Statistics for Windows, IBM Corp, Armonk, NY, USA. Kandemir, E. ve Aytekin, S.. (2017). Optimum portföy seçimi ve BIST’TE ampirik bir uygulama. Social Science Studies. Cilt: 5. Sayı: 8 :87-110.Karan M. B. (2013). Yatırım analizi ve portföy yönetimi, 4. Baskı Ankara: Gazi KitabeviKardiyen, F. (2007). Doğrusal programlama ile portföy optimizasyonu ve İMKB verilerine uygulanması üzerine bir çalışma. Atatürk Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2). 15-28.Kaya, C. ve Kocadağlı, O. (2012). Etkin sınır ve beta katsayı kısıtlı portföy seçim modeli üzerine bir uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. Sayı: 22: 19-35.Kocadağlı, O.; Cinemre, N. (2010). Portföy optimizasyonunda SVFM ile bulanık doğrusal olmayan model yaklaşımı. Istanbul University Journal Of The School Of Business Administration, C.39, S.2: 359-369.Küçükkocaoğlu, G. (2002). Optimal portföyün seçimi ve İMKB Ulusal-30 endeksi üzerine bir uygulama. Active-Bankacılık ve Finans Dergisi , C.26: 74-91. Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The Journal Of Finance, V. 7 N.1: 77-91.Metaxiotis, K., and Konstantinos L. (2012). Multiobjective evolutionary algorithms for portfolio management: a comprehensive literature review. Expert Systems with Applications, V. 39, N 14: 11685-11698.Microsoft Excel, Microsoft Corporation, Redmond, WA.Mokhtar, M., Shuib, A., & Mohamad, D. (2014). Mathematical programming models for portfolio optimization problem: a review. International Journal Of Social, Management, Economics And Business Engineering, V. 8, N.2: 443-450.Pringle Jr., S. ve VanOrden, M. A. (2009). Applying modern portfolio theory and the capital asset pricing model to Dod’s information technology investments, Master Of Science In Information Technology Management, Unpublished Thesis. Naval Postgraduate School. p.57.Sakarya, Ş. (2011). İMKB Kurumsal Yönetim Endeksi Kapsamındaki Şirketlerin Kurumsal Yönetim Derecelendirme Notu Ve Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Olay Çalışması (Event Study) Yöntemi İle Analizi. Zonguldak Karaelmas University Journal Of Social Sciences, 7(13).Sharpe, W. F. (1994). The sharpe ratio. Journal Of Portfolio Management, V. 21, N.1: 49-58.TCMB www.tcmb.gov.tr/ Erişim (21 Kasım 2018). http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tr/tcmb+tr/main+menu/istatistiklerpiyasa+verileri/ihale+yontemi+ile+satilan+hazine+bonolari+ve+devlet+tahvilleri/Topal, Y. ve İlarslan, K. (2009). Portföy optimizasyonu bağlamında tanjant portföyleri: İMKB 30 işletmelerinden bir örnek. Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi. Cilt: XI. Sayı: I.: 219-247. Tosun, Ö.ve Oruç, E.. (2010). Portföy büyüklüğünün portföy riski üzerine etkileri: İMKB-30 üzerinde test edilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. C.15, S.2 :479-413.Uğurlu, M. Erdaş, M. L. ve Eroğlu, A.. (2016). Portföy yönetiminde sistematik olmayan riski azaltacak bir doğrusal programlama model önerisi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. C. 6, S.1: 147-174.Ulucan, A. (2004). Portföy optimizasyonu: kuadratik programlama tabanlı modelleme. (1. Baskı). Ankara: Siyasal Kitabevi.Ustaoğlu, E. ve Altay, E.. (2017). Borsa İstanbul’da log-optimal portföy uygulaması. Uygulamalı Sosyal Bilimler Dergisi. Cilt: 1. Sayı: 1: 67-85.Yakut, E. ve Çankal, A. (2016). Çok amaçlı genetik algoritma ve hedef programlama metodlarını kullanarak hisse senedi portföy optimizasyonu: BİST-30’da bir uygulama. Business and Economics Research Journal. Vol: 7. No: 2:43-62. Yavuz M., Sakarya Ş., & Özdemir, N. (2015). Yapay sinir ağları ile risk-getiri tahmini ve portföy analizi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C. 8, S.4: 87-107.Zhang, Y. Li, X. & Guo, S. (2018). Portfolio selection problems With Markowitz's mean-variance framework: a review of literature. Fuzzy Optimization And Decision Making, V. 17, N. 2: 125-158.
Toplam 1 adet kaynakça vardır.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Finans |
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 15 Ocak 2020 |
| Gönderilme Tarihi | 17 Nisan 2019 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 Cilt: 7 Sayı: 1 |
Kaynak Göster
Cited By
Twitter Kullanıcılarının Temettü Yatırımlarında Tercih Ettikleri Şirketlerin Metin Madenciliği ile Tespit Edilmesi
Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
https://doi.org/10.51290/dpusbe.1094979
Google Scholar istatistiklerimiz için tıklayınız.