Geri Dön

BİST teknoloji şirketleri için risk analizi ve riske maruz değer üzerine bir inceleme

Risk analysis and a review on value at risk for BİST technology companies

PDF İndir

  1. Tez No: 694871
  2. Yazar: MESLİNA TURAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÖKTUĞ CENK AKKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Risk, riske maruz değer, Simülasyon, Monte Carlo Simülasyonu, Risk, Value at Risk, Simulation, Monte Carlo Simulation
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Finans Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Küreselleşmenin sonucunda sermaye hareketlerinin serbestleşmesi, sermayenin sürekli olarak kâr arayışını hızlandırmıştır. Sermayenin önündeki engellerin kaldırılması ile sermaye daha fazla kâr elde edebileceği yatırım fırsatlarını kovalamaya başlamıştır. Bu durum, finansal piyasalarda işlem gören hisse senetlerinin volatilitesinin yükselmesine neden olmaktadır. Özellikle küçük yatırımcı için bu durum riskin artışı anlamına gelmektedir. Bu nedenle de riskin ölçülmesi ihtiyacı doğmuştur. Bu ihtiyacın bir ürünü olarak riske maruz değer yaklaşımı ortaya atılmıştır. Riske maruz değer, oluşabilecek en kötü senaryoda yaşanabilecek en büyük kaybı ifade etmektedir. Riske maruz değer (VaR), bir firma, portföy veya pozisyon içindeki finansal risk seviyesini belirli bir zaman çerçevesi içinde ölçen ve nicelleştiren bir istatistiktir. Bu ölçü, en yaygın olarak yatırım ve ticari bankalar tarafından kurumsal portföylerindeki potansiyel kayıpların kapsamını ve oluşma oranını belirlemek için kullanılmaktadır. Bu çalışmada Borsa İstanbul'da işlem gören teknoloji şirketlerinin hisse senedi fiyatlarının Monte Carlo Simülasyonu, varyans-kovaryans yöntemi ve tarihsel simülasyon yöntemiyle tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda her birinde üçer teknoloji şirketi bulunan iki ayrı varsayımsal portföy oluşturulmuş ve riske maruz değerleri hesaplanmıştır. Araştırma sonucunda NETAŞ, ESCOM ve PLASTIKKART'tan oluşan Portföy A'nın riske maruz değeri %99 güven düzeyinde 10 günlük elde tutma süresi sonucunda monte carlo simülasyonuna göre -6.165,40 TL, varyans-kovaryans yöntemine -6.144,27 TL, tarihsel simülasyon yöntemine göre -9.218,81 TL hesaplanmıştır. KAREL, ASELSAN ve ALCATEL'den oluşan Portföy B'nin riske maruz değeri ise %99 güven düzeyinde 10 günlük elde tutma süresi sonunda Monte Carlo Simülasyonuna göre -5.020,03 TL, varyans-kovaryans yöntemine göre -4.956,67 TL, tarihsel simülasyon yöntemine göre -6.015,93 TL olarak hesaplanmıştır. Portföy A'nın marjinal riske maruz değeri -6.132,07 TL, Portföy B'nin -4.946,82 TL olarak hesaplanmıştır. Portföy A'ya ilişkin marjinal riske maruz değerde riski arttıran firmanın ESCOM olduğu, Portföy B'ye ilişkin marjinal riske maruz değerde riski arttıran firmanın ALCATEL olduğu tespit edilmiştir. Her üç simülasyon yöntemine göre Portföy A ve Portföy B'nin karşılaştırılması yapılmıştır. Marjinal riske maruz değerler göz önüne alındığında her üç yöntemin sonuçları karşılaştırıldığında Portföy A'nın daha riskli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Liberalization of capital movements as a result of globalization has accelerated capital's continuous search for profit. With the removal of the obstacles to capital, capital began to pursue investment opportunities where it could generate more profits. This situation causes the volatility of stocks traded in financial markets to increase. Especially for small investors, this means an increase in risk. Therefore, the need to measure risk has arisen. Value at risk approach has been introduced as a product of this need. Value at risk represents the biggest loss that can occur in the worst-case scenario. Value at risk (VaR) is a statistic that measures and quantifies the level of financial risk within a firm, portfolio or position over a specific time frame. This metric is most commonly used by investment and commercial banks to determine the extent and occurrence ratio of potential losses in their institutional portfolios. In this study, it is aimed to estimate the stock prices of technology companies traded in Borsa Istanbul using Monte Carlo Simulation, variance-covariance method and historical simulation method. As a result of the research, the value at risk of Portfolio A, consisting of NETAŞ, ESCOM and PLASTIKKART, was calculated as -6,165.40 TL according to the monte carlo simulation, -6,144.27 TL according to the variance-covariance method, and -9,218,81 TL according to the historical simulation method. The value at risk of Portfolio B consisting of KAREL, ASELSAN and ALCATEL is -5,020.03 TL according to Monte Carlo Simulation, -4.956.67 TL according to the variance-covariance method, at the end of the 10-day holding period at 99% confidence level, according to the historical simulation method. It was calculated as -6,015,93 TL according to The marginal value at risk for Portfolio A was calculated as -6,132.07 TL, and Portfolio B as -4,946.82 TL. It has been determined that ESCOM is the firm that increases the risk in the marginal value-at-risk for Portfolio A, and ALCATEL is the firm that increases the risk in the marginal value-at-risk for Portfolio B. When the results of all three methods are compared considering the values exposed to marginal risk, it is concluded that Portfolio A is more risky.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    486247

    Türkiye'deki şirketlerin türev araç kullanım ve miktarını belirleyen faktörlerin incelenmesi: Borsa İstanbul örneği

    An empirical investigation on the determinants and extend ofderivative usage by firms in Turkey: An example of BIST

    KUTAYCAN GÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İşletmeTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EBRU YÜKSEL HALİLOĞLU

  2. Tez No

    887784

    Sürdürülebilirlik uygulamaları ve finansal performans: BİST elektrik endeksinden kanıt

    Sustainability practices and financial performance: Evidence from BİST electricity index

    OĞULCAN DURMUŞOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖZGÜR KAYALICA

  3. Tez No

    829757

    Bilişim sektöründe finansal başarısızlığın makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmini

    Prediction of financial failure in informatics sector with machine learning methods

    FATİH ATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ekonomiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Ekonomi Finans Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİNE UÇAR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSA KILIÇ

  4. Tez No

    676676

    Filiz girişim (Startup) yatırımlarının hisse senedi değerlerine etkisinin olay çalışması ile analizi

    Assessing the impact of investments to Startups on stock prices with event study

    CANBERK YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEÇKİN POLAT

  5. Tez No

    885099

    COVİD 19 öncesi ve sonrası gıda, tütün ve içecek sektöründeki şirketlerin entelektüel sermayelerindeki değişimin analizi: panel veri analizi

    Food, tobacco and beverage sector before and after COVID 19 analyzing the change in intellectual capital of companies: Panel data analysis

    AYÇA KÜNKCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUT TOLGA GÜMÜŞ

Geri Dön