Geri Dön

İmkb-30 endeksinde yer alan menkul kıymetlerden ortalama-varyans modeline göre optimal portföy oluşturulması ve riske maruz değer yaklaşımıyla portföy riskinin hesaplanması

Determination of optimal portfolio in ise-30 by using mean-variance model and calculation of portfolio's risk with value at risk approach

PDF İndir

  1. Tez No: 214065
  2. Yazar: ERKAN SEVİNÇ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. İHSAN ERSAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Finansman Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 231

Özet

Riske Maruz Deger (RMD); belirli bir zaman ufkunda, verilen güven düzeyinde beklenen maksimum kayıp olarak tanımlanabilir. Riske Maruz Deger, menkul kıymetlerin olusturdugu portföydeki toplam riski sadece bir degerle özetleyerek sunmaya çalısmaktadır. Son yıllarda gelisen finansal sistemle birlikte Riske Maruz Deger en önemli risk yönetim ve risk ölçüm araçlarından biri haline gelmistir. Bu çalısmada amaçlanan; optimal portföy bilesiminin belirlenmesi, optimal portföyün bugün için Riske Maruz Degerinin hesaplanması ve gelecekteki bir gün için Riske Maruz Degerinin tahmin edilmesine iliskin bir çalısma yapmaktır. Bu amaç dogrultusunda MKB Ulusal-30 (MKB-30) Endeksinde Ortalama-Varyans Modeline göre en az MKB Ulusal-30 (MKB-30) Endeksi kadar getiri saglayacak olan optimal portföy belirlenecek ve optimal portföyün bugün ve gelecekteki bir anda RMD'si, Varyans-Kovaryans Yöntemi kullanılarak hesaplanacaktır. Tahmin modeli olarak ARIMA (Otoregressif Bütünlesik Hareketli Ortalama) ve GARCH (Genellestirilmis Otoregressif Kosullu Degisen Varyans) modelinin kullanılması tercih edilmistir. Bulunan sonuçlar gerçeklesen degerlerle karsılastırılacaktır. Sonuç olarak, GARCH modellerinden elde edilen sonuçlar ve ARIMA modellerinden elde edilen sonuçlar gerçeklesen degerlere yakın sonuçlar vermistir. GARCH modeli ile elde edilen RMD sonuçları, gerçeklesen RMD sonuçları ile aynı yönde sonuçlar vermistir. Fakat, ARIMA modelinden elde edilen sonuçlar gerçeklesen RMD sonuçları ile aynı yönde sonuçlar vermemistir. GARCH(1,1) modeli en güçlü GARCH(p,q) modeli olarak sıklıkla kullanılmısken, ARIMA(p,d,q) modelleri için belli bir modelin oldugu söylenememistir.

Özet (Çeviri)

Value at Risk (VaR), can be defined as the maximum expected loss from an investment at a specific confidence level over a certain period of time. It is an attempt to summarize total risk in a portfolio of securities with a single number. Recently, Value at Risk has been one of the most popular risk management measurement tools with the improvement in financial system. The aim of this study is to determine optimal portfolio composition and calculate optimal portfolio?s Value at Risk for today and estimate optimal portfolio?s Value at Risk for any day in the future. According to this aim optimal portfolio, return of which is at least equall to ISE National-30 (ISE-30)?s return, will be determined in ISE National-30 (ISE-30) by using Mean-Variance Model and optimal portfolio?s VaR will be calculated for today and for any day in the future by using Variance-Covariance Method. It is prefered to use ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) model and GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) model as the forcasting model. Results obtained from these models will be compared with realized results. As a conclusion, VaR?s results obtained from both GARCH models and ARIMA models have been close to real VaR?s results. Results found from GARCH models have been in the same direction with real VaR results. But results found from ARIMA models have not been in the same direction with real VaR results. Also, the GARCH(1,1) model has been frequently used as the most robust GARCH(p,q) model, but it has not been told any specific model for ARIMA(p,d,q) models.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    369216

    Hisse senedi varantlarının performansının ölçülmesi ve İMKB'de uygulama

    Başlık çevirisi yok

    UĞUR DEMİRAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeHitit Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EŞREF SAVAŞ BAŞCI

  2. Tez No

    231221

    İMKB-30 endeksinin vadeli işlem ve opsiyon borsası'nda işlem görmesinin oynaklık ve işlem hacmi üzerine etkisi

    Introduction of futures and options on ISE-30 index and their impact on the volatility and trading volume

    OĞUZHAN GÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    EkonomiDumlupınar Üniversitesi

    İktisat Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. FERİDE ÖZTÜRK SUBAŞI

  3. Tez No

    140305

    The Role of forign investors in the İstanbul Stock exchange

    Yabancı yatırımcıların İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'ndaki rolü

    MURAT USTA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    İşletmeOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. Z. NURAY GÜNER

  4. Tez No

    277399

    Sermaye varlıklarını fiyatlandırma modellerinin karşılaştırılması: İMKB-30 endeksindeki firmalar üzerine bir uygulama

    The comparison of capital asset pricing models: An application on the companies in ISE-30 index

    BERNA ÜÇÜNCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İşletmeZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    PROF. DR. TURHAN KORKMAZ

  5. Tez No

    228610

    Optimal portföy seçimi ve İMKB-30 endeksi üzerinde test edilmesi

    Optimal portfolio selection and an empirical test of it in İstanbul Stock Exchange

    DÖNDÜ BULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İşletmeSakarya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET SARAÇ

Geri Dön