Portföy optimizasyonunda algoritma kullanımının etkinliğinin irdelenmesi
Examining thr effectiveness of using algorithms in portfolio optimization
- Tez No: 475697
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEDAT DURMUŞKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Bir yatırımcı her zaman kazanacağı getiriyi maksimize etmeye çalışmaktadır. Aynı zamanda bu durumda riskini de düşük seviyede tutmaya çalışmaktadır. Kriz ve ya diğer riskli durumlarda yatırımcılar risklerini dağıtmak için bir kaç menkulü bir araya getirerek portföy oluşturmakta ve bu yolla risklerini dağıtmayı hedeflemektedirler. Portföy yönetmede kendileri gibi portföy yönetici kurumlardan da destek almaktadırlar. Portföy yöneticileri geleneksel yönteme bağlı kalarak portföydeki finansal varlık sayısını artırmakla riski daha düşük düzeye indireceklerini düşünmüşlerdir. Fakat 1950'li yıllarda Markowitz'in öncülüğünü yaptığı modern portföy teorisi yardımıyla portföy risk ve getirisini hesaplamaya matematiksel boyut kazandırıldı. Daha sonra modern portföy yönetimini destekleyen birkaç portföy yönetim teorisi geliştirildi. Genetik algoritmalar, portföy optimizasyon teknikleri arasında en hızlı ve güvenilir sonuç vermesi nedeniyle son dönemlerde en fazla kullanılan teknik olmuştur. 1985 yılında Holland tarafından geliştirilen ve genetik gelişimi baz alan bu yöntem yatırımcılara portföydeki menkul değer sayısı, ağırlıkları, risk ve getiri oranlarıyla ilgili hızlı bir şekilde bilgi vermektedir. Bu çalışmada Bist-30'da işlem gören hisselerin 156 (2004-2016) aylık verilerinden yola çıkarak üç farklı dönem (kriz öncesi, kriz ve kriz sonrası) itibariyle genetik algoritma yardımıyla dokuz farklı portföy oluşturulmuştur. Portföye dahil edilecek hisse senetleri sayısı, ağırlıkları, türleri dönemler itibariyle farklılık göstermiştir. Özellikle kriz dönemini (2008-2011) kapsayan yıllarda portföye dahil olan hisse sayısı en fazla 9 olarak hesaplanmıştır. Genetik algoritma kriz döneminde daha fazla çeşitlendirme yaparak güvenilir sonuç vermiştir.
Özet (Çeviri)
An investor always tries to maximize the profit. At the same time, he/she tries to keep the risk at a low level. In a crisis or other risky situation, they create a portfolio by combining a number of securities to distribute the risk of investors and thus aim to avoid risk. They also receive support from portfolio management entities. Portfolio managers thought that they would lower the risk by increasing the number of financial assets in the portfolio by remaining tied to traditional methods. However, in the 1950's the modern portfolio theory that Markowitz made his pioneer was used to provide a mathematical dimension to calculate portfolio risk and return. Then a number of methodologies that support modern portfolio theory have been developed. Genetic algorithms are the most used technique in recent periods because of the fastest and reliable results among portfolio optimization techniques.. This method, developed by Holland in 1985 based on genetic development, provides information on the number of securities, weight, risk and return rates on the investor portfolio quickly.. İn this study, nine different portfolios were created with the help of genetic algorithm in three different periods (before the crisis, crisis,after the crisis) starting from the data of 156 (2004-2016) months of stocks traded in Bist-30. The number of stocks to be included in the portfolio, their weights, their types differed by peiods. Especially during the crisis period, (2008-2011) the number of shares included in the portfolio was calculated as 9. The genetic algorithm gave more reliable results in the crisis period.
Benzer Tezler
- Machine learning applications in portfolio optimization
Portföy optimizasyonunda makine öğrenmesi uygulamaları
FİRDEVS NUR UYKUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFinansal Matematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜŞRA ZEYNEP TEMOÇİN
- Topics in optimization via deep neural networks
Derin sinir ağları üzerinden eniyileme konuları
ÖMER EKMEKCİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÇELEBİ PINAR
- Brute force launch vehicle ascent trajectory assessment with a novel vectorized simulator
Vektörize benzetici ile fırlatma araçlarının yükseliş yörüngesini kaba kuvvet değerlendirme
AHMET ENES YÜCEYURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Portföy optimizasyon yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of performance of portfolio optimization methods
MEHMET ALİ KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonometriNecmettin Erbakan Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT ERİŞOĞLU
- Portföy optimizasyonu problemi için bulanık çıkarsama sistemine dayalı uyarlanabilir ağ yaklaşımı
Adaptive neuro fuzzy inference system based on portfolio optimization problem
ILGIM YAMAN
Doktora
Türkçe
2021
İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ