Modern portföy optimizasyonu modelleriyle basit çeşitlendirmestratejilerinin gerçekleşen performanslarının karşılaştırılması.Borsa İstanbul üzerine bir araştırma
Comparison of actual performance of modern portfolio optimization models and simple diversification strategies. A research on Borsa Istanbul.
- Tez No: 1019420
- Danışmanlar: PROF. DR. BENGÜ VURAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Borsa İstanbul, İstanbul Stock Exchange
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Finans Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, modern portföy optimizasyonu yöntemleri ile basit çeşitlendirme stratejilerinin gerçekleşen (örneklem dışı) performanslarını Borsa İstanbul verisi üzerinde karşılaştırmaktadır. Analiz, BIST 30 endeksinde 2014-2025 döneminde kesintisiz işlem gören 16 hisse senedinin haftalık getirileriyle, beş yıllık tahmin penceresi ve üç aylık yeniden dengeleme kullanan bir walk-forward tasarımı çerçevesinde yürütülmüştür. Ortalama-varyans, minimum-varyans, risk paritesi, minimum-CVaR, ortalama-CVaR ve STARR yöntemleri; eşit ağırlıklı (1/N), al-tut 1/N, BIST 30 ve yapay BIST 16 ölçütleriyle Sharpe, Sortino ve Calmar oranları, maksimum düşüş ve walk-forward etkinliği üzerinden kıyaslanmıştır. Sharpe oranı farklarının istatistiksel anlamlılığı Jobson-Korkie testinin Memmel düzeltmesiyle sınanmıştır. Bulgular, risk-ayarlı getiri açısından basit çeşitlendirme (1/N) stratejisinin optimizasyon yöntemlerince anlamlı biçimde geçilemediğini ortaya koymakta ve basit çeşitlendirmenin örneklem dışı üstünlüğüne işaret eden uluslararası yazınla uyumlu sonuçlar sunmaktadır. Ağırlık kısıtı ve sık yeniden dengeleme optimizasyon yöntemlerini belirgin biçimde iyileştirmekle birlikte anlamlı bir üstünlük sağlamamaktadır. Buna karşılık minimum-varyans yöntemi, maksimum düşüş ve Calmar oranı bakımından en iyi sonucu vererek sermaye korumasını önceleyen yatırımcılar için rasyonel bir seçenek sunmaktadır. Sonuçlar veri frekansı, dengeleme sıklığı ve ağırlık kısıtı boyutlarında sağlam kalmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study compares the realized (out-of-sample) performance of modern portfolio optimization methods with simple (naive) diversification strategies using Borsa Istanbul data. The analysis is conducted on the weekly returns of 16 stocks continuously listed in the BIST 30 index over 2014-2025, within a walk-forward design that uses a five-year estimation window and quarterly rebalancing. Meanvariance, minimum-variance, risk parity, minimum-CVaR, mean-CVaR and STARR methods are compared against equally weighted (1/N), buy-and-hold 1/N, BIST 30 and a synthetic BIST 16 benchmark through the Sharpe, Sortino and Calmar ratios, maximum drawdown and walk-forward efficiency. The statistical significance of the differences in the Sharpe ratio is tested using the Memmel-corrected Jobson-Korkie test. The findings show that, in risk-adjusted terms, the simple diversification (1/N) strategy is not significantly outperformed by the optimization methods, in line with the international literature pointing to the out-of-sample superiority of simple diversification. Although weight constraints and more frequent rebalancing markedly improve the optimization methods, they do not translate into a statistically significant advantage. By contrast, the minimum-variance method delivers the best performance in terms of maximum drawdown and the Calmar ratio, offering a rational option for investors who prioritize capital preservation. The results remain robust across the datafrequency, rebalancing-frequency and weight-constraint dimensions.
Benzer Tezler
- Dinamik portföy analizi: Yeni bir model önerisi
Dynamic portfolio analysis: A new model
FİLİZ KARDİYEN
Doktora
Türkçe
2007
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜÇKAN YAPAR
PROF. DR. SONER GÖNEN
- Stokastik portföy teorisi ve Borsa İstanbul'da uygulaması
Stochastic Portfolio theory and application in İstanbul Stock Excahange
ERHAN USTAOĞLU
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Tam sayılı doğrusal programlama modeli ile optimal portföy oluşturma ve İMKB`de bir uygulama
Portfolio optimization using linear integer programming and its application to ISEM
ZAFER HAKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
İşletmeSüleyman Demirel Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ABDULLAH EROĞLU
- Yüksek dereceden momentler ve entropiye dayalı bulanık portföy optimizasyonu
Fuzzy portfolio optimization based on higher moments and entropy
OSMAN PALA
Doktora
Türkçe
2019
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKSARAYLI