Geri Dön

Corporate finance strategy optimization with genetic algorithm

Genetik algoritma ile kurumsal finans stratejisi en iyileme

  1. Tez No: 741975
  2. Yazar: AHMET AKCA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ETHEM ÇANAKOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 128

Özet

Bu tez, Ortaklara Serbest Nakit Akışı (FCFE) ve Kalıntı Net Gelir (RNI) ile ölçülen firma değerinin ortalamasını azamileştirme ve Riske Maruz Değer (VaR) ve Koşullu Riske Maruz Değer (CVaR) ölçütlerini asgarileştirme maksadıyla riskten korunma oranı, asgari nakit seviyesi, borçlanma ve yatırım döviz komposizyonu ve temettü ödeme oranından oluşan kurumsal finans stratejisi kararlarının aynı anda belirlendiği Genetik Algoritma (GA) tabanlı bir optimizasyon modeli sunmaktadır. Optimizasyonun yüksek hesaplama süresi gerektirmesi nedeniyle, iki fazlı bir prosedür önerilmektedir. İlk fazda, altı optimizasyon probleminin ilk çözümleri ızgara araması ile bulunur. İkinci fazda, ızgara aramasından elde edilen en iyi sonuçlar, geçiş ve seçim operatörleri değiştirilerek elde edilen üç adet GA versiyonuna aktarılır. Çalışmada, ikinci fazdaki GA versiyonlarının çoğunun, tek fazlı bir ızgara aramasına kıyasla daha iyi sonuçlar ürettiği görülmektedir. Bununla birlikte, uygun doğrusal ölçeklendirme seçim ve yerel aritmetik geçiş operatörlerine sahip GA versiyonunun ikinci fazda en iyi sonuçları verdiği gösterilmiştir. Optimizasyon modeli, döviz, faiz ve enflasyon oranları gibi finansal değişkenlerin stokastik geliştiği operasyonel bir dışsal finansal piyasaya ihtiyaç duymaktadır. Faiz oranlarının ve oynaklıkların vade fonksiyonları, opsiyonelliği içeren riskten korunma araçlarını fiyatlandırmak için aynı dış finansal piyasasadan türetilmelidir. Son olarak, risk ölçütlerini hesaplamak için stokastik finansal piyasa ile uyumlu faaliyet (CFO), finansman (CFF) ve yatırım (CFI) nakit akışları ile birlikte firmanın net geliri de simüle edilmelidir. Optimizasyonun bir vaka çalışmasıyla nasıl uygulamaya alınabileceği gösterilmektedir. Kullandığımız finansal piyasa ve iş modelleri örnek olay incelemesine özel olmakla birlikte yaklaşımımız ilgili kullanıcılara arzu ettikleri finansal ve iş modellerini operasyonel hale getirerek önerdiğimiz optimizasyon yöntemini uygulama esnekliği sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis presents a Genetic Algorithm (GA) based optimization model in which the corporate finance strategy comprised of hedge ratio, minimum cash level, borrowing and investing foreign exchange mix, and dividend payout ratio are simultaneously determined to maximize the mean and minimize the Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR) of the firm value as measured by Free Cash Flow to Equity (FCFE) and Residual Net Income (RNI). Due to the computational cost of the optimization, we propose a two-phase procedure. In the first phase, initial solutions to six optimization problems are found by grid-search. In the second phase, we feed the best results we get from grid-search to three versions of GA, which are obtained through varying the crossover and selection operators. The results show that although most of the GA versions in the second step attain improved results compared with a single-phase grid-search, the GA with fitness linear scaling selection and local arithmetic crossover operators yields the best results in the second phase. The optimization model requires an operational exogenous stochastic financial market in which financial variables such as foreign exchange, interest, and inflation rates evolve jointly with respect to their marginal processes. The term structure of interest rates and volatilities must be extracted from the same exogenous financial market to price the hedging instruments involving optionality. Finally, the firm's net income together with cash flows from operations (CFO), financing (CFF), and investment (CFI) to be realized in the stochastic financial market must be simulated to calculate the risk measures. We demonstrate how optimization can be run through a case study. The financial market and business models we employ are specific to the case study; our approach, however, provide the interested users with the flexibility to implement the optimization method we describe by operationalizing their desired financial and business models.

Benzer Tezler

  1. Birleşmelerin hisse senedi fiyatlarına etkisi -Türkiye uygulaması-

    Başlık çevirisi yok

    FUNDA GÜREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VİLDAN SERİN

  2. Exploring the factors that affect game production process in casual mobile games

    Basit mobil oyunlarda oyun üretim sürecini etkileyen faktörlerin araştırılması

    YAVUZ SELİM YAYLA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET GÜN

  3. İstanbul' un diğer finans merkezleri ile karşılaştırılması

    Comparison of İstanbul with other financial centres

    MİNE SÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELKIS SEVAL

  4. Yatırım kararlarının değerlemesinde reel opsiyonları bilişim teknolojileri yatırım uygulaması

    Valuation of investment decisions with real options: Information technologies investment practice

    SELÇUK ALTAN ÖZOĞUL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURÇ ÜLENGİN

  5. Banka sermayesi ve risk

    Bank kapital and risk

    LEMAN SORUKLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN ULUDAĞ