Geri Dön

Özdüzenleyici haritalar ile portföy seçimi: BIST-100'de bir uygulama

Portfolio selection with self-organizing maps: An application in BIST 100

  1. Tez No: 637926
  2. Yazar: SAMİ EŞMEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUHSİN ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 225

Özet

Portföy yönetimin en önemli aşaması çeşitlendirmedir. İyi bir çeşitlendirme ile portföyün riski en aza indirebilmekte ve yatırımcı için en uygun olan portföy elde edilebilmektedir. Etkin bir çeşitlendirmenin yapılabilmesi için, hisse senetlerinin risk ve getirileri yanında, risk ve getiriye etki eden; fiyat/kazanç oranı, piyasa değeri/defter değeri, hisse başına kar, öz kaynak/yabancı kaynak oranı gibi bazı finansal göstergeler büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, BİST-100 Endeksinde yer alan hisse senetlerine ait belirli karakteristik özellikleri yansıtan finansal göstergeler girdi olarak kullanılarak, birbirine benzeyen ve benzemeyen hisse senetlerinin ortaya çıkartılması ve etkin bir kümelemenin yapılmasıdır. Kümeleme analiziyle birbirlerine benzer özelliklere sahip olan hisse senetleri bir arada toplanmış, böylelikle etkin portföyler oluşturulması sağlanmıştır. Çalışmanın ilk iki bölümünde, portföy, portföy yönetimi, portföy getiri ve riski, portföy yönetim yaklaşımları, özdüzenleyici haritalar, kümeleme analizi gibi kavramlara yer verilmiştir. Çalışmanın uygulama bölümünde 2014-2018 yılları arasında BİST-100 Endeksinde işlem gören 94 adet hisse senedinin, 5 yıllık dönemdeki 11 adet finansal göstergeleri, değişken olarak dikkate alınarak, özdüzenleyici haritalar (self-organizing maps) yöntemi kullanılarak hisse senetleri homojen kümelere ayrılmıştır. Küme içerisindeki getiri/risk oranına göre en iyi performansa sahip olan hisse senetleri belirlenerek, riskten kaçınan ve riske karşı kayıtsız yatırımcı tipine uygun optimal portföylerin oluşturulması sağlanmıştır. ANAHTAR SÖZCÜKLER: Özdüzenleyici Haritalar (Self-Organizing Maps), Kümeleme Analizi, Portföy Yönetimi, Portföy Optimizasyonu, BIST-100 Endeksi

Özet (Çeviri)

The most important stage of portfolio management is diversification. With a good diversification, the risk of the portfolio can be minimized and the most suitable portfolio can be obtained for the investor. Not only the risks and returns of the stocks but also some financial indicators that affect the risks and returns of stocks (price/earnings ratio, market value/book value, earnings per share, equity/debt ratio etc.) are of great importance in order to make an effective diversification. The purpose of this study is to find out similar and dissimilar stocks and to make effective clustering of the stocks included in BIST-100 index by employing their financial indicators that reflect their specific characteristics as the inputs. With clustering analysis, stocks with similar characteristics are gathered together to construct the effective portfolios. In the first two sections of the study, there are concepts such as portfolio, portfolio management, portfolio return and risk, portfolio management approaches, self-organizing maps, cluster analysis. In the application section of the study, 94 stocks which are traded in the BIST-100 Index between 2014 and 2018, were divided into homogeneous clusters by using the self-organizing maps method by using 11 financial indicators as a variable about stocks. The best-performing stocks are determined according to their return/risk ratios in the cluster and optimum portfolios are constructed to take into consideration of the risk-averse and risk-neutral investors. KEYWORDS: Self-Organizing Maps, Cluster Analysis, Portfolio Management, Portfolio Optimization, BIST-100 Index

Benzer Tezler

  1. Kalite ağırlıklandırılmış özdüzenleyici haritalar ile yüz sınıflandırma

    Face classification using quality weighted self organizing maps

    MESUT ÇEVİKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE

  2. Özdüzenleyici haritaların görselleştirilmesi

    Visualization of self-organizing maps

    EKREM ÖNCEL KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK

  3. Development of a system to diagnose paroxysmal atrial fibrillation patients from arrhythmia free ECG records

    Aritmisiz EKG kayıtlarından paroksismal atriyal fibrilasyon hastalarını teşhiş edici sistem geliştirilmesi

    İREM HİLAVİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KUNTALP

  4. Özdüzenleyici haritalar yöntemi ile banka müşterilerinin bölümlendirilmesi

    Segmentation bank customers using self-organizing maps

    MEHMET ÖZÇALICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    BankacılıkGaziantep Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM HALİL SEYREK

  5. Yapay zekâ kullanılarak Borsa İstanbul (BIST) için algoritmik işlem stratejilerinin geliştirilmesi

    Developing algorithmic trading strategies for Borsa Istanbul (BIST) using artificial intelligence

    HÜSEYİN IRMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT AYDOS