Cryptocurrency investment portfolio evaluation
Kriptopara yatırım portföyü degerlendirmesi
- Tez No: 757148
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Son yıllarda birçok makale, hisse senedi ve tahvil içeren geleneksel portföylere alternatif varlıklar da eklemenin faydalarını incelemiştir. Hem medyadan hem de yatırımcılardan büyük ilgi gören Bitcoin, yeni bir alternatif yatırım olarak ortaya çıkmıştır. Kripto para birimlerinin son yıllarda ortaya çıkması bazı yatırımcıların ve araştırmacıların dikkatini çekmiştir. Bu konuda araştırmalar artması nedeniyle, yeni alanlar ortaya çıkmaktadır. Kripto para birimleri finansal ürünler olarak kabul edildiğinden, finans sektörü kripto paralar ile ilgili konuların çoğunu içermektedir. Dünya çapındaki yatırımcılar, portföylerinde daha fazla çeşitlendirme yapmak için yeni fırsatlar ve yatırım alanları aramaktadır. Kripto para birimleri, çeşitlendirme, güvenli bölge gibi davranma ve portföyün getirisini artırma araçları gibi, yatırım portföylerine avantajlar ekleme potansiyeline sahip görünmektedir. Kripto para birimlerinin piyasa değeri, son birkaç yıllık dönemde hızla artmıştır. Yüksek oynaklıklarına rağmen, portföyler için alternatif bir yatırım varlığı olarak kripto para birimlerine ilgi artmış, bununla beraber de risk yönetimi üzerine çalışmalar önem kazanmıştır. Bu çalışma, kripto para birimleri eklemenin etkilerini karakterize etmektedir. Daha açık olmak gerekirse, bu çalışma yatırım portföylerinin performansını değerlendirmek için klasik varlık türlerini ıle beraber kripto para birimlerini de içermektedir. Dolayısıyla bu çalışmanın hipotezi, kripto para birimlerinin yatırım portföylerinin performansı üzerindeki etkisi etrafında yükselir. Bu çalışma, üçü geleneksel varlıklar arasında kripto para endekslerini içeren ve biri yalnızca geleneksel varlıklardan oluşan dört portföyün performansını araştırmaktadır. Kripto para birimleri geçtiğimiz yıllarda dikkat çekici bir performans sergiledi. Piyasaya büyük sermaye girişiyle birlikte kripto para birimlerinin piyasa değerleri hızlı bir şekilde yükseldi. Son zamanlarda ˙ilk Madeni Para Teklifleri, piyasaya daha da fazla sermaye getirdi. Eş zamanlı olarak, piyasa evrimini yakalamak için CRIX gibi endeksler tanıtıldı ve ETF'ler için bir temel sağladı. Bu gelişmelerin yönlendirdiği kripto para piyasaları, kripto para birimlerini yeni bir kripto para sınıfı olarak görmeye başlayan yatırımcılar için giderek daha çekici hale gelmektedir. Bu çalışmada kullanılan kripto para endeksleri farklı özelliklere sahiptir. İlk kripto para endeksi bu çalışmaya özgüdür ve dinamik Laspeyres modelinin üzerine kuruludur. Ikincisi, piyasa değerine göre ilk on kripto para biriminin bir endeksi baz alınmıştır. Üçüncü ve son olarak, en büyük kripto para birimi olarak Bitcoin dışında, piyasa değerine göre ilk on kripto para biriminin endeksidir. Portföylere dahil edilen geleneksel varlıklar, hisse senedi piyasası, ham maddeler, değerli metaller, gayrimenkul ve sabit gelir gibi çok çeşitli finansal varlık türlerini kapsamaktadır. Ayrıca, farklı koşullar altında performanslarını karşılaştırmak için bu çalışmanın dört portföyüne de farklı varlık tahsis stratejileri uygulanmıştır. Bu çalışmanın veri periyodu çeşitli varlıklar için değişiklik göstermektedir. Yine de, portföylere dahil etmek için, tüm varlıkların dinamik olduğu zamandan, yani Ocak 2017'den Haziran 2022'ye kadar günlük veriler elde edilmiştir. Bu konudaki literatürü takip etmek için, tüm portföyler veri dönemi için haftalık olarak yeniden dengelenmiştir. Portföylerin her haftası için optimal ağırlıklar kendilerine özgüdür. Daha sonra başlangıç haftasından son haftaya kadar bir süreliğine“Moving Window”tekniği kullanılmaktadır. Portföylerin optimizasyonu için, eşit ağırlıkl, maksimum Sharpe, minimum varyans, maksimum getir, risk paritesi, maksimum çeşitlendirme ve yüksek anlar portföy optimizasyonu gibi çeşitli varlık tahsis stratejileri kullanmaktadır. Bu çalışmayı optimize etmek amacıyla, farklı stratejiler kullanarak optimal ağırlıkları bulmak için Python'un SciPy kütüphanesi kullanılmıştır. Bu çalışmanın metodolojisine bakıldığında, portföy optimizasyonu için kullanılan ilk yöntem eşit ağırlıklı yaklaşımıdır. Bu yaklaşımın amacı, her bir varlık için ağırlıklar eşit olarak dağıtılırken portföyü optimize etmektir. Bu durumda, her bir varlığın ağırlığı tüm zaman dilimi için tutarlıdır. İkinci yaklaşım, portföyün optimizasyonunu Sharpe oranını maksimize edecek şekilde ele alır. Bu yaklaşımın amacı, Sharpe oranını maksimize etmek için portföyde yer alan varlıklara ağırlıklar tahsis etmektir. Bu durumda nihai sonuç, portföyün getirisi ve riski arasındaki optimal dengeyi gösterir. Bu çalışmanın metodolojisindeki üçüncü yaklaşım, Markowitz tarafından tanıtılan klasik ortalama varyans yaklaşımıdır. Bu yaklaşım, portföyün etkinlik sınırını verir. Etkin sınır üzerindeki tüm noktaları göz önünde bulundurmak mümkün olmasa da bu çalışma, ortalama varyans yaklaşımının iki biçimini içermektedir. Birinci form için portföy optimizasyonunda maksimum getiri istenmektedir. Bu durumda her bir varlığa, getir fonksiyonunu maksimize edecek şekilde ağırlıklar dağıtılır. Buna karşılık, ikinci formda portföyün varyansının en aza indirilmesi istenmektedir. Bu durumda, portföyün varyans fonksiyonunu en aza indirecek şekilde her bir varlığa ağırlıklar dağıtılır. Dördüncü yaklaşım, eşit ağırlıklı portföye benzer ve risk paritesi portföy optimizasyonu olarak adlandırılır. Bu yaklaşımın amacı, portföy yapısında yer alan tüm varlıklar için eşit risk dağılımı sağlamaktır. Bu durumda portföydeki her bir varlığa ağırlıklar, her bir varlığın riskinin eşit riskten sapmasını en aza indirecek şekilde dağıtılır. Beşinci yaklaşım, maksimum çeşitlendirme portföy optimizasyonu olarak adlandırılır. Bu yaklaşımın amacı, portföyün çeşitlendirme oranını maksimize ederken portföyü optimize etmektir. Bu durumda, her bir varlığa maksimum çeşitlendirme oranını verecek şekilde ağırlıklar dağıtılır. Son yaklaşım, daha yüksek anlara sahip portföy optimizasyonu olarak bilinir. Bu yaklaşım, hesaplamalarında çarpıklık ve aşırı basıklık gibi daha fazla faktörü içerir. Bu nedenle getirilerin normal dağılmadığı portföyler için faydalı olabilir. Bu yaklaşımda, birinin çarpıklık ve basıklığı içerdiği ve diğerinin içermediği iki fayda fonksiyonu tanımlanmıştır. Optimizasyonların sonuçları, Sharpe oranı, ayarlanmış Sharpe oranı, Kesinlik Eşdeğeri, Sortino oranı ve Omega oranı dahil olmak üzere beş performans ölçüm metriği ile değerlendirilmiştir. Son olarak bulguların doğruluğunu test etmek için sonuçlar üzerine ANOVA analizi uygulanmıştır. Elde edilen bulgulara göre kripto para birimleri, portföyün getirisini ve riskini artırır. Bu çalışmanın dikkate aldığı veri dönemi için, Kripto Para Endekslerini barındıran portföyler, kripto para birimlerinin yatırım portföylerinin performansını iyileştirdiğini düşündüren daha iyi performans ölçüm sonuçları vermektedir.
Özet (Çeviri)
The emergence of Cryptocurrencies in recent years has attracted the attention of some investors and researchers. Since the number of literature is growing on this subject, new concerns are emerging around this topic. Cryptocurrencies are considered financial products. Therefore, the financial industry includes most of the issues. Investors worldwide are looking for new opportunities and investment areas to make more diversification in their portfolios. Cryptocurrencies seem to have the potential to add advantages to the investment portfolios, such as diversification, acting like safe heaven, and tools for increasing the portfolio's return. Hence this study's hypothesis rises around the impact of Cryptocurrencies on the performance of investment portfolios. This study investigates the performance of four portfolios, three of which include Cryptocurrency indexes among traditional assets, and one consists of only traditional assets. Cryptocurrency indexes used in this study have different characteristics where the first one is unique to this study and constructed on the dynamic Laspeyres model, the second one is an index of the top ten Cryptocurrencies by market capitalization, and the third one is the index of the top ten Cryptocurrencies by market capitalization excluding Bitcoin as the largest Cryptocurrency. Traditional assets included in portfolios cover a vast class of financial asset types such as equity market, commodities, precious metals, real estate, and fixed income. Furthermore, different asset allocation strategies are applied to all four portfolios of this study to compare their performance under different conditions. The data period for this study varies for different assets. Still, to include them in the portfolios, daily data from January 2017 through June 2022 is acquired where all of the assets are dynamic. To follow the literature on this topic, all portfolios are rebalanced on a weekly basis for the data period, and optimal weights for each week of the portfolios are unique. Then moving window with the size of one year is applied to the data from the beginning week until it satisfied the date period. Portfolios are optimized under various asset allocation strategies such as equal-weighted portfolio, maximum Sharpe portfolio, minimum variance, maximum return, risk parity, maximum diversification, and portfolio optimization using higher moments using the SciPy library of python. Results of the optimizations are being evaluated with five performance measurement metrics, including Sharpe ratio, adjusted Sharpe ratio, Certainty Equivalent, Sortino ratio, and Omega ratio. Eventually, for the test on the robustness of the findings, ANOVA analyses are applied to test the consistency of the results. Based on the findings, Cryptocurrencies increase the return and risk of the portfolio. Still, portfolios including Cryptocurrency indexes in their structure give out better performance measurement results suggesting that Cryptocurrencies improve the performance of the investment portfolios for the data period of this study.
Benzer Tezler
- Kripto para piyasasında volatilitenin modellenmesi: BEKK ve DCC GARCH modelleri
Modeling volatility of the cryptocurrency market: BEKK and DCC GARCH models
NADA SARSOUR
- Rekabetçi para sisteminde kripto paralar ile itibari paraların değerlendirilmesi
Evaluation of cryptocurrencies and fiat currencies in the competitive monetary system
MEHMET TEKÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EkonometriGaziantep Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERDA NAKIPOĞLU ÖZSOY
- The impact of cryptocurrency over Turkish Capital Market: A case study of Bitcoin (BTC)
Türkiye Sermaye Piyasası üzerindeki kripto para etkisi: Bir vaka çalışması (BTC)
MARİA BAİG
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Maliyeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZYEŞİL
- Veri madenciliği yaklaşımı ile kripto paraların ölme riskinin hesaplanması
Predicting the risk of death for cryptocurrencies using data mining approach
HÜLYA ÖZUYSAL
Doktora
Türkçe
2023
EkonometriGazi ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT ATAN
PROF. DR. HALİL ALTAY GÜVENİR
- Kripto para getirisi ile optimal portföy modellemesi
Portfolio modeling with cryptocurrency return
FETTAH KABA