Geri Dön

A test of black-litterman portfolio optization ; Evidences from BİST

Black-litterman portföy optization bir test; BIST dan kanıt

  1. Tez No: 370735
  2. Yazar: FARSHAD MİRZAZADEH BARİJOUGH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET HASAN EKEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Maliye, Finance
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sermaye Piyasaları ve Finans Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Harry Markowitz genellikle Modern Portföy Teorisinin doğuşu olarak görülen 1952 yılında Portföy Seçimi makaleyi yayınladı. Önceki iki eserleri sadece hisse senedi piyasalarında duygularını tarafından Varlık Portföyünü seçilmesi yatırımcılar genellikle beklenen getiri maksimize biri olarak optimal bir portföy düşündüm, iade edildi. Markowitz iki tam yatırım yöneticileri bir yatırımın Beklenen getiri ve risk dikkate alınarak portföydeki varlıkların optimum ağırlığını bulmak için kantitatif bir yöntem geliştirildi. Bu klasik Ortalama-Varyans optimal portföy seçimi Modern Portföy Teorisi temelidir. Markowitz yaklaşım döner tahmin ulaşmak çok kolay beklenen ancak çok hassas iki beklenen getirileri ortalama-varyans optimizasyon beri, ve, yatırımcılar ve temelde önemli arasında çok popüler olmasına rağmen, Doğan Portfolyolar olguların çoğunda dengesiz bulunmaktadır. Bir yatırımcı iki ya da mevcut bir haber olarak burada onun görüşlerini empoze istediği durumda olabilir. Fisher Black ve Robert Litterman iki tarihsel veri ve bakış yatırımcının noktasını birleştiren bir model üzerinde çalışıyorlardı. Onların araştırma Siyah-Litterman model olarak 1991 yılında Goldman Sachs & Company tarafından yayınlandı. Bu çalışma, varlık tahsisi, bu iki yaklaşımı sınar. İlk ve CAPM ve Ortalama-Varyans modeli tuzaklar ayrıntılı bir açıklama verilmiştir. Sonra daha iyi bir model için ihtiyaçlarını görüşmek ve Black & Litterman modelinin bir bakış verilecektir. Son olarak, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası & (BIST) stoklarında ampirik testi ile bu iki modelin performansını karşılaştırabilirsiniz. Tek değişkenli bağlamda EGARCH-ortalama denklemi ile tahmin Siyah-Litterman Model İzlenme vektör

Özet (Çeviri)

Harry Markowitz published his Nobel wining article Portfolio Selection in 1952 which is usually seen as genesis of Modern Portfolio Theory. Previous to his works investors were selecting asset portfolios just by their feelings on stock markets return, typically thought of an optimal portfolio as the one who maximized expected return. Markowitz developed a quantitative method to help investment managers to find out optimum weight of assets in portfolio by considering Expected Return and Risk of an investment. This classic Mean-Variance optimal portfolio selection is the foundation of Modern Portfolio Theory. Although Markowitz approach is very popular among investors and fundamentally significant, however since mean-variance optimization in very sensitive to expected returns, and expected returns are very difficult to estimate, the resulting portfolios are unbalanced in most of the cases. It may be the case that an investor wants to impose his or her views depending on a present news. Fisher Black & Robert Litterman were studying on a model to combine historical data and investor's point of view. Their research published by Goldman Sachs & Company in 1991 as Black-Litterman model. This study tests these two approaches of asset allocation. First, a detailed description of and CAPM and pitfalls of Mean-Variance model are given. Next we discuss the needs to better model and an overview of Black & Litterman model will be given. Finally, we compare performance of these two models with an empirical test in Istanbul Stock & Exchange (BIST) stocks. Views vector for Black-Litterman model estimated by EGARCH-mean equation in univariate context

Benzer Tezler

  1. Black - Litterman modeliyle portföy optimizasyonu: İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Markowitz ortalama - varyans modeliyle karşılaştırmalı portföy optimizasyonu uygulaması

    Portfolio optimization with Black - Litterman model: Comparative portfolio optimization application with Markowitz mean - variance model on the İstanbul stock exchange

    MUHAMMED MUSTAFA TUNCER ÇALIŞKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İşletmeKocaeli Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDURRAHMAN FETTAHOĞLU

  2. Yapay zeka modeliyle genişletilmiş hibrit black-litterman model önerisi, Borsa İstanbul Bist-30 Endeks endeks verileri ile test edilmesi

    Extension with artificial intelligence model for hybrid black-litterman model proposal and testing on Istanbul Stock Exchange Bist-30 index data

    MAHMUT KARA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İşletmeHacettepe Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN ULUCAN

  3. Black-box test case selection by relating code changes with previously fixed defects

    Değişen kaynak dosyalarını daha önce çözülen hatalar ile ilişkilendirerek test senaryosu seçimi

    TUTKU ÇINGIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN SÖZER

  4. C# ile web kameradan optik form okuma

    Reading optical form from web camera with c #

    MUSTAFA ŞENOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilim ve TeknolojiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UĞUR FİDAN

  5. Doğu Karadeniz Bölgesi elektrik sisteminin gerçek zamanlı simülatörde modellenmesi doğrulanması ve özel koruma sisteminin testi

    Modeling and verification of Black Sea Region network in real-time simulator and test of a special protection system

    OKAN BONCUKÇU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN SUNGUR TEZCAN