Incorporation of foreign exchange risk to Fama-French factor model: A study on Borsa İstanbul
Döviz kuru riskini içeren Fama-French faktör modeli: Borsa İstanbul üzerine bir çalışma
- Tez No: 722262
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ESMA GAYGISIZ LAJUNEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Maliye, Ekonomi, Ekonometri, Finance, Economics, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Borsa İstanbul, Destek vektör makineleri, Döviz kuru riski, Tahmin modelleri, İstanbul Stock Exchange, Support vector machines, Exchange rate risk, Estimation models
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finansal Matematik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu ampirik çalışmada, Fama-French Beş Faktör modeli ile söz konusu modelin, yabancı para risk faktörünü içeren versiyonun, Borsa İstanbul'da işlem gören hisse senetlerinin getiri tahminlerine ilişkin performansları karşılaştırılmaktadır. Bu çalışmanın varlık fiyatlaması literatürüne temel katkısı, Fama-French Beş Faktör modeline döviz kuru riskinin eklenmesidir. Döviz kuru riski göstergesi olarak ilave bir faktör tanımlanmıştır. Bu çalışmanın diğer katkısı, bir makine öğrenme tekniği olan, destek vektör regresyon (DVR) yöntemiyle döviz kuru riskini içermeyen FF5F modeli ile döviz kuru riskini içeren FF5F modeli kullanılarak Borsa İstanbul hisse senetleri için portföy getirilerinin tahmin edilmesidir. Borsa İstanbul üzerine yapılan çok sayıda ampirik çalışma bulunmasına karşın, bildiğimiz kadarıyla DVR yöntemiyle SVFM veya Fama-French çoklu faktör modelleri kullanılmak suretiyle Borsa İstanbul üzerine uygulanan başka bir çalışma bulunmamaktadır. DVR yönteminin etkliğini gösteren ampirik çalışmalar bulunmaktadır. Ayrıca bazı çalışmar doğrusal faktör regresyon yöntemi ile makine öğrenme tekniği gibi alternatif yöntemlerin performanslarını karşılaştırmaktadır. Çalışmamız, basit doğrusal regresyon ve DVR tahminlerinin birleştirilmesi suretiyle önce çıkmaktadır. Doğrusal birleşimler sonucunda hesaplanan optimum ağırlık değerleri DVR tahminlerinin daha güçlü olduğunu işaret etmektedir. 36 kombinasyonun 28'inde, DVR tahminlerine ait optimum ağırlık değerlerinin, basit doğrusal regresyon tahminlerine ait ağırlıklardan daha yüksek olduğu gözlenmektedir. Doğrusal regresyon yöntemi, Fama-French çoklu faktör modeli bağlamında, faktörlerin doğrusal olmayan etkilerini yansıtamamaktadır. Hisse senedi piyasalarının doğrusal olmayan boyutunu göz önünde bulunduran varlık fiyatlama modelleri daha sağlıklı tahminler üretebilirler.
Özet (Çeviri)
This empirical study compares the relative performances of the Fama-French five-factor model without foreign exchange risk and the five-factor model incorporating foreign exchange risk on capturing portfolio returns in Borsa İstanbul. The main contribution of our study to the asset pricing literature is the incorporation of FX risk to the Fama-French five-factor model. We propose an additional factor as a proxy for FX risk. Another contribution of this study is implementing a machine learning technique, support vector regression (SVR), to estimate portfolio returns through the FF5F model without FX risk and FF5F model incorporating FX risk for Borsa İstanbul stocks. Although there are numerous researches investigated on Borsa İstanbul, any other study did not implement SVR via CAPM or Fama French multi-factor models to the best of our knowledge. There are empirical studies that confirm the efficiency of SVR. Some studies also compare the performance of the linear factor regression method with alternative statistical tools, including machine learning methods. Our study stands out in combining predictions of simple linear regression and SVR methods. Optimal weights obtained from linear combinations imply more precise estimations through SVR. In 28 out of 36 combinations, we observed that optimal weights assigned to SVR estimations were greater than those assigned to SLR estimations. Linear regression methods may be too restrictive to reflect the non-linearity of factor exposures under the Fama-French multi-factor model scheme. Asset pricing models, which take nonlinear aspects of the stock markets into consideration, might generate more precise estimations.
Benzer Tezler
- Supervised decision making in forex investment using ML and DL classification methods
ML ve DL sınıflandırma yöntemleri kullanarak forex yatırımlarında denetimli karar alma
ABDULLAH JIROUDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TANER ESKİL
- Risk of company on foreign currency exchange borrowings in Turkey
Türkiye'de şirketlerin dövizle borçlanma riski
MOHAMMAD AL ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZELHA ALTINKAYA
- İşletmelerde döviz futures sözleşmeleri ile kur riski yönetimi: Vob uygulaması
The management of foreign exchange risk with futures agreements in corporations: A derivative market practice
ZAFER AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
İşletmeAdnan Menderes Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SEZGİN DEMİR
- Döviz kurunu belirleyen faktörler ve kur riski
Determination of foreign exchange rates and foreign exchange risk
MEHMET COŞKUN ÖZAVNİK