Geri Dön

Minimum varyans portföyleri için tahmin yöntemleri

Forecast methods for minimum variance portfolios

PDF İndir

  1. Tez No: 754461
  2. Yazar: AYŞE NUR KÜÇÜKSEREN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL DİNÇER DİNGEÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Econometrics, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Riskli finansal varlıklara yatırım yapan yatırımcılar, riskleri minimize ederek maksimum kar elde etmek istemektedirler. Bunun için varlıkların performanslarını ölçebilmek ve olası kayıpları önleyebilmek için birçok yöntem geliştirilmiştir. Riski azaltmak için en çok kullanılan yol varlıkların çeşitlendirilmesidir. Markowitz 1952'de portföy varyansını minimize eden portföy ağırlıklarının analitik formülünü elde etmiştir. Bu formülde kovaryans matrisi bilinmemektedir ve geçmiş veriyle tahmin edilmektedir. Ancak kovaryans matrisini geçmiş veriyle tahmin ederken büyük tahmin hataları yapılmakta ve yanlış ağırlıklar hesaplanmaktadır. Tahmindeki hata payını azaltmak için de örneklem büyüklüğünü artırmak gerekmektedir ancak finansal piyasaların hareketli yapıları buna izin vermemektedir. Bu çalışmada ilk olarak yöntemlerin simülasyon ile değerlendirilmesinde risklerin olasılık yoğunlukları üzerinden bir karşılaştırma yapılmıştır. İkinci olarak yöntemlerin BİST30 verisi ile denenip performansları karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçlarına göre Ledoit-Wolf, glasso ve RMT kovaryans matrisinin tersinin tahminini iyileştirerek, portföylerdeki gerçek riski azaltmaktadır. Gerçek veri sonuçlarına göre, aynı sektördeki firmaların hisselerinden oluşan portföylerde eşit ağırlık yöntemini kullanmak en düşük riski verirken, farklı sektörlerdeki hisselerin portföylerinde Ledoit-Wolf, RMT ve glasso yöntemleri kullanılarak daha düşük riskler elde edilebilmiştir. Varlık sayısına ve pencere aralığına bağlı olarak küçük farklılıklar görülse de, glasso genel olarak en iyi yöntem olarak öne çıkmaktadır.

Özet (Çeviri)

Investors investing in financial assets want to maximize profits by minimizing risks. For this, many methods have been developed to measure the performance of assets and to prevent possible losses. The most widely used method to reduce risk is diversification. In 1952, Markowitz obtained the analytical formula for portfolio weights that minimized portfolio variance. In this formula, the covariance matrix is unknown and estimated from historical data. However, large estimation errors are made when estimating the covariance matrix with historical data. In order to reduce the margin of error in the estimation, it is necessary to increase the sample size, but the dynamic structures of the financial markets do not allow this. In this study, firstly, a comparison was made over the probability densities of the risks in the evaluation of the methods with simulation. Secondly, the methods were tested with BIST30 data and their performances were compared. According to the simulation results, Ledoit-Wolf, glasso and RMT reduce the real risk in portfolios by improving the estimation of the inverse of the covariance matrix. According to the real data results, while using the equal weight method in the portfolios consisting of the shares of the companies in the same sector gives the lowest risk, lower risks can be obtained by using the Ledoit-Wolf, RMT and glasso methods in the portfolios of the shares in different sectors. Although there are slight differences depending on the number of assets and the window spacing, glasso stands out as the best method overall.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    111159

    Piyasa etkinliği ve modern portföy kuramı

    Efficent markets and modern portfolio theory

    İBRAHİM FIÇICIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİYAZİ BERK

  2. Tez No

    896274

    Zamana bağlı değişen parametreler ile portföy optimizasyonu

    Portfolio optimization with time varying parameters

    MERT SELÇUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NACİYE TUBA YILMAZ

  3. Tez No

    371566

    Multivariate garch models

    Çok değişkenli garch modelleri

    UĞUR EJDER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURÇ ÜLENGİN

  4. Tez No

    874173

    The effect of investor sentiment on non-ferrous metals contracts at LME and optimizing a metals commodity portfolio

    LME'de işlem gören endüstriyel metal sözleşmelerinde yatırımcı duygusu etkisi ve metal emtia portföyü optimizasyonu

    EKİN AÇIKGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  5. Tez No

    397798

    A gradual approach in portfolio selection problem: Optimization by using fuzzy approach with SSD efficiency test

    İkinci derece stokastik baskınlıkta verimlilik testi ve bulanık mantık yaklaşımı ile iki aşamalı bir portföy optimizasyonu

    CELAL BARKAN GÜRAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

Geri Dön