Comparison of stock selection methods: An empirical research on the borsa İstanbul
Hisse senedi seçimi modellerini karşılaştırma: Borsa İstanbul hisse senetleri üzerinde ampirik bir uygulama
- Tez No: 797927
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Finansal piyasalarda yatırım yapmak, potansiyel getirilerin yanı sıra bazı riskler de içermektedir. Özellikle hisse senedi endekslerinin referans alındığı yatırım enstrümanları veya endekse bağlı diğer finansal araçlar, endeksin düşüşe geçtiği dönemlerde yatırımcılar için negatif getiriye yol açabilir. Ayrıca, endekslerin ülke enflasyonuna paralel bir şekilde seyretmesi durumunda, ilgili endekslere bağlı fonlar veya yatırım araçları enflasyon üstü veya endeks üstü getiri elde etme konusunda istenilen seviyede olmayabilir. Bu nedenle, yatırım şirketleri tarafından oluşturulan fonlar ve yatırım araçları, endeksin negatif hareketinden korunmak için çeşitli portföyler için hisse seçimi modelleri geliştirdiler. Ancak, finansal yatırım araçlarından pozitif getiriler elde etmek için geliştirilen portföy analizi yöntemleri, olumsuz ekonomik koşullar ve risklerin yükselmesi sebebiyle, pazarın stabil gittiği durumlarda bile negatif getirilere neden olabilir. Bununla birlikte, yalnızca endeksi veya çeşitli endeks türevlerini referans alan finansal araçlara yapılan yatırımlar, endeksin ilgili ülkedeki ekonomik etkilerden olumsuz etkilenmesi sebebiyle negatif getirilere yol açabilir. Dolayısıyla, hisse seçimi konusu, büyük yatırımcılar için olduğu kadar bireysel yatırımcılar için de önemli bir husustur. Ayrıca, ülkelerin bireylerine ait birtakım fonlar da pazardaki hisse senetlerinin hareketlerine bağlıdır ve bu nedenle, hisse seçimi finans alanındaki en önemli konulardan biridir. Tüm bu faktörler göz önünde bulundurulduğunda, yatırımcılar, doğru portföy analizi yöntemleri kullanarak, hisse senetleri arasından en uygun olanları seçmeli ve yatırım risklerini minimize etmek için çeşitli stratejiler geliştirmelidirler. Bu noktada, hisse senedi seçimi ve performansının değerlendirilmesi de aynı derecede önemli hale gelmektedir. Son yetmiş yıl içerisinde finans literatüründe birbirinden farklı teorik açılardan ele alınan ve çok geniş bir yelpazede ortaya konulan hisse senedi seçim modelleri, bu alanda yapılan ampirik ve teorik çalışmalar sayesinde de değerlendirilmektedir. Bu çalışmalar, modellerin performanslarını birbiriyle kıyaslayarak, yatırımcılara en iyi getiriyi sağlayacak stratejileri belirlemede yol gösterici olmaktadır. Dolayısıyla, hisse senedi yatırımları söz konusu olduğunda, literatürdeki hisse senedi seçim modelleri ve performanslarının incelenmesi, yatırımcılar için oldukça kritik bir konudur. Bu tez çalışmasında, literatürde birbiriyle ampirik olarak henüz karşılaştırma yapılmayan üç model tespit edilmiş, bu hususta Borsa İstanbul endekslerine ait hisse senetleri üzerinde ampirik bir çalışma yapılmıştır. Karşılaştırılan modeller şöyledir: Bu modeller arasında ilk olarak Markowitz modeli yer alır, bu modelde hisselerin portföy içindeki yüzdesel dağılımı tespit edilerek seçim yapılmaktadır. İkinci olarak ise ikinci dereceden stokastik baskınlık yöntemi ile hisse seçim modeli kullanılmaktadır. Bu modelde, hisse senetleri arasındaki korelasyonları getiri bazında değerlendirilirmiştir. Son olarak ise yapay sinir ağları metodu ile hisse seçimi yöntemi kullanılmaktadır. Bu model, büyük veri kümelerini analiz etmek için kullanılan bir yapay zekâ teknolojisi olan yapay sinir ağlarına dayanmaktadır. Bu üç modelin ampirik bir çalışma ile Borsa İstanbul endekslerine ait hisse senetleri üzerinde karşılaştırılması yapılmıştır. Tüm modeller nicel analiz olarak kabul edilebilecek modellerdir, fakat finansal oranların ANN modeli içerisinde kullanımı, hisse senedi seçimi alanında temel analiz bir yaklaşımını da içermektedir. Bu tez çalışmasının ilk bölümünde, hisse senedi seçimiyle ilgili mevcut literatürün genel bir incelemesini kapsamakta olup, özellikle Borsa İstanbul olarak bilinen Türkiye hisse senedi piyasasının seçilmesine özel bir vurgu yapılmaktadır. İkinci bölümde, ilgili modellerin kapsamlı bir literatür araştırması sunulmuştur. Literatür taramasının ilk bölümünde, yapay sinir ağı yöntemi kullanarak hisse seçimine odaklanan araştırmalar özetlenmiştir. İkinci bölümünde, yapay sinir ağı yönteminin finans ve ekonomi disiplinlerinde kullanım alanları incelenmiştir. Bu alanlar arasında enerji tüketimi tahmin modeli, finansal zaman serisi tahmin modeli, semantik model, kredi skoru belirleme, iflas tahmini yer almaktadır. Üçüncü bölümünde, ikinci dereceden stokastik baskınlık yöntemi ile hisse seçimi konusunda yapılan literatür taraması yer almaktadır. Son bölümde ise hisse seçimi için diğer yöntemler veya yardımcı yöntemler hakkında yapılan literatür taramaları özetlenmiştir. Üçüncü bölümde, hisse senedi seçiminde kullanılan temel modeller olan Markowitz, İkinci Dereceden Stokastik Baskınlık ve Yapay Sinir Ağları teorik altyapılarına yönelik ayrıntılı bir inceleme sunmaktadır. Bu teorik çerçeveler, tez çalışmasında kullanılan temel araçları temsil etmektedir ve detaylı bir şekilde analiz edilmektedir. Bu bölümde, her modelin matematiksel çerçevesi ayrıntılı olarak ele alınmaktadır. Dördüncü bölümde ise ilgili 18 yıllık veri seti detaylandırılmış ve hisse senedi seçim modellerinin teknik yapısı anlatılmıştır. Yapay Sinir Ağı ile hisse seçimi modelinin oluşturulması için MATLAB programından yararlanılmıştır. Diğer yandan, Markowitz modeli ve İkinci Dereceden Stokastik Baskınlık yöntemi içinse Microsoft Excel uygulaması kullanılmıştır. Bu programların kullanımı, ilgili analizlerin gerçekleştirilmesinde ve sonuçların doğru bir şekilde çıkarılmasını mümkün kılmıştır. MATLAB, Yapay Sinir Ağı modelinin kurulması sırasında kullanılan geniş bir fonksiyon yelpazesine sahiptir. Microsoft Excel ise Markowitz ve İkinci Dereceden Stokastik Baskınlık yöntemleri için gerekli olan matematiksel işlemlerin kolayca yapılabildiği bir araç olarak kullanılmıştır. Beşinci bölümde, bu üç modelin performansları birbiriyle karşılaştırılmış ve karşılaştırmanın sonuçları gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar, getiri değerleri tabloları şeklinde sunulmuştur. Bu karşılaştırma, modellerin ampirik performanslarına ve hisse senedi seçimi açısından etkililiklerine ilişkin önemli sonuçlar ortaya koymuştur. Şöyle ki, yapılan karşılaştırmalar sonucunda, literatürde öne çıkan üç hisse seçim modelinin performansları arasında farklılıklar tespit edilmiştir. Bu farklılıkların ana sebepleri, modellerin kullandıkları farklı matematiksel yöntemler ve varsayımlardır. Özellikle yapay sinir ağı ile hisse seçim modelinin, diğer modellere göre daha yüksek getiri potansiyeline sahip olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca, üç model de BIST-100 endeksine göre 8 ila 20 kat arasında daha fazla getiriye sahip olan portföyler oluşturabilmiştir. Bu sonuçlar, hisse senedi piyasasında etkili bir yatırım stratejisi geliştirmek isteyen yatırımcılar ve finansal kuruluşlar için önemli bir rehber niteliği taşımaktadır. Çalışmanın son bölümünde, bu çalışmanın genel bir değerlendirmesi yapıldıktan sonra, çalışmanın gelecekte hangi çalışmalara ilham olacağı ve hangi çalışmalarla geliştirileceği detaylı bir şekilde vurgulanmıştır. Özetle, bu tezin ana motivasyonu, literatürde performansı henüz karşılaştırılmayan bu üç modelin getiri performansını karşılaştırmak, bu yolla nicel analiz modellerinin karşılaştırması yapmak ve Türkiye gibi, siyasi ve ekonomik gelişmelerden dolayı, hisse senedi pazarı sürekli etkilenen bir pazarda, alfa getiri (portföy getirisi – endeks getirisi) elde eden portföyler oluşturacak kabiliyete sahip modelleri de literatüre kazandırmaktır.
Özet (Çeviri)
Various investment instruments or index-linked financial instruments in various markets, made with reference to stock indices, cause negative returns, i.e., loss, for investors in periods when the index is declining. In some cases, while the indices follow a course in line with the country's inflation, the funds or investment instruments linked to the relevant indices may not be at the desired level in terms of generating above market returns or above inflation. Investment companies have developed stock selection models for various portfolios, by using the literature for the funds and investment instruments they have created, to protect themselves from the negative movements of indices. Portfolio analysis methods developed to obtain positive returns from financial instruments can cause negative returns even in cases where the market is stable or stagnated due to adverse economic conditions and increased risks. In addition, investments made in financial instruments that reference only indices or various indices' derivatives may cause negative returns as the index is negatively affected by the economic effects in the relevant country. The issue of stock selection is an important issue not only for large investors but also for individual investors. Moreover, some funds (such as pension funds) belonging to the indices of different markets depend on the movements of the stocks in the market. For this reason, stock selection has been one of the most important issues in finance for the last hundred years. In the literature, a wide range of stock selection models with diverse theoretical underpinnings have been developed, particularly over the past seventy years. Moreover, numerous empirical and theoretical studies have been conducted to compare the performance of these models. In this thesis, three models that have not yet been empirically compared with each other in the literature have been identified, and an empirical study has been carried out on the stocks of Borsa Istanbul indices. The models compared are as follows: (1) Markowitz model stock selection (detection of the percentage distribution of stocks in the portfolio), (2) stock selection model with second-order stochastic dominance method, (3) stock selection method with artificial neural network method. All models are models that can be considered quantitative analysis, while the utilization of financial ratios within the ANN model signifies a fundamental approach in the realm of stock selection. In first section of this thesis, a review of relevant literature on stock selection is presented, with particular emphasis on the rationale behind selecting the Turkish stock market, specifically the Borsa Istanbul. The subsequent section of this study places emphasis on literature pertaining to the pertinent models. Within the third section, the theoretical foundations underpinning Markowitz's model, Second Order Stochastic Dominance, and Artificial Neural Networks, all of which are utilized within this research, are thoroughly expounded. The fourth section of this thesis provides a detailed account of the relevant 18-year dataset, alongside an explication of the technical structure of stock selection models. Specifically, the artificial neural network stock selection model was constructed using the MATLAB programming language, while Microsoft Excel application was utilized to conduct Markowitz and Stochastic Dominance tests. The fifth section of this thesis presents the results of a comparative analysis of the aforementioned models. Specifically, return values are tabulated and compared across the models. Based on the analysis, it has been determined that the stock selection model utilizing artificial neural networks demonstrates a relatively higher return potential compared to other models. Furthermore, all three models were found to be capable of generating portfolios with returns that were between 8 to 20 times higher than the BIST-100 index. This thesis aims to achieve several objectives, namely: (1) to conduct a comparative analysis of the return performance of three stock selection models whose relative performance has not yet been evaluated in the literature, (2) to undertake a quantitative analysis of the selected models, (3) to compare the alpha returns (i.e., portfolio return – index return) within a market context such as Turkey, where the stock market is consistently influenced by political and economic events, and (4) to contribute to the literature by introducing models that demonstrate the potential to generate portfolios with returns that surpass the market or index return.
Benzer Tezler
- Katılım portföylerinin krizlere karşı dayanıklılığının konvansiyonel portföylerle karşılaştırılması: Borsa İstanbul üzerine bir araştırma
Comparison of participation portfolios' resilience against crises with conventional portfolios: A study on Borsa Istanbul
DURMUŞ TARIK KARADAĞ
Doktora
Türkçe
2024
Ekonometriİstanbul Üniversitesiİslam İktisadı ve Finansı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SARAÇ
- Türkiye'de kentsel dönüşüm sürecinde uygulanan konutlarda taşıyıcı sistem alternatiflerinin çevresel sürdürülebilirliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of the environmental sustainability of structural system alternatives for houses produced in the urban transformation process in Turkey
MEHMET ÇETİNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH YAZICIOĞLU
- Yatırım fonlarında performans değerlendirilmesi
Performance evaluation in mutual funds
MEHMET MURAT ŞEREMET
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeYıldız Teknik Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. GÜLER ARAS
- Çifte kaynak kısıtlı grup teknolojisi üretim sistemlerinin bozucu faktörlere dayanıklı tasarımı
Robust design of dual resource constrained group technology production systems
MUSTAFA AKHUN
Doktora
Türkçe
1999
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU
- Yapay sinir ağları ve destek vektör makineleri yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: Borsa endeks yönünün tahmini üzerine bir uygulama
Classification performance comparison of artificial neural networks andsupport vector machines methods: An empirical study on predicting stockmarket index movement direction
ŞENOL EMİR
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHPARE TİMOR