Özdüzenleyici haritalar ile portföy seçimi: BIST-100'de bir uygulama
Portfolio selection with self-organizing maps: An application in BIST 100
- Tez No: 637926
- Danışmanlar: PROF. DR. MUHSİN ÖZDEMİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Özdüzenleyici Haritalar (Self-Organizing Maps), Kümeleme Analizi, Portföy Yönetimi, Portföy Optimizasyonu, BIST-100 Endeksi, Borsa İstanbul, Hisse senetleri, Portföy, Portföy riski, Portföy seçimi, Öz düzenleyici haritalar, Self-Organizing Maps, Cluster Analysis, Portfolio Management, Portfolio Optimization, BIST-100 Index, İstanbul Stock Exchange, Stocks, Portfolio, Portfolio risk, Portfolio selection
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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.
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.
Benzer Tezler
- Özdüzenleyici haritalar yöntemi ile banka müşterilerinin bölümlendirilmesi
Segmentation bank customers using self-organizing maps
MEHMET ÖZÇALICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İşletmeGaziantep Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM HALİL SEYREK
- Kalite ağırlıklandırılmış özdüzenleyici haritalar ile yüz sınıflandırma
Face classification using quality weighted self organizing maps
MESUT ÇEVİKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Havayolu taşımacılığının eko-etkinliğinin ölçülmesinde birmodel önerisi: Özdüzenleyici haritalar
A model proposal for measuring the eco-efficiency of air transport: Self-organazi̇ng map
YILMAZ ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Sivil HavacılıkMarmara Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFİKA BAKOĞLU
- Özdüzenleyici haritaların görselleştirilmesi
Visualization of self-organizing maps
EKREM ÖNCEL KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Color quantization with nature inspired computing
Doğa esinli hesaplama ile renk kuantalama
AMİR POORSADEG ZADEH YEGANEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ORAL