Kripto para piyasasında portföy optimizasyonu
Portfolio optimization in cryptocurrency market
- Tez No: 799733
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİM BAHA YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonomi Finans Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonomi ve Finans Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Teknolojinin sağladığı kolaylıklar sayesinde, para akışı ve ticareti günümüz ekonomilerinde hızlı bir şekilde yapılabilmektedir. Özellikle Covid-19 pandemisinin getirdiği kısıtlamalar, yaşamın her alanında olduğu gibi yatırım araçlarının kullanımında da teknolojiyi daha fazla ön plana çıkarmıştır. 2008 yılında Satoshi Nakamoto tarafından yayınlanan bir makale ile ilk kez gündeme gelen Bitcoin ve devamındaki kripto paralar; tamamen teknolojiye dayalı alt yapıları, kolay elde edilebilmeleri, takas işlemlerinin basitliği ve herhangi bir merkeze bağlı olmamaları sebebiyle birçok insanın yatırım tercihi olmuştur. Kripto paralar ile yapılacak yatırım işlemleri, tıpkı diğer yatırım araçlarında olduğu gibi getiri-risk dengesi göz önünde bulundurularak yapılmalıdır. Bu kapsamda, yatırım için kullanılacak kripto paraların belirlenmesi, belirlenen kripto paralardan hangilerine ne oranda yatırım yapılacağına karar verilmesi ve kripto paralar ile oluşturulan portföylere ilişkin performans göstergelerinin yorumlanarak en iyi portföyün tercih edilmesinin sağlanması çalışmamızın amacını oluşturmaktadır. Bu çalışmada; 01 Nisan 2023 tarihi itibariyle piyasa değeri en yüksek olan ve 2020-2022 yılları arasında tam veri bilgisi bulunan kripto paralar arasındaki; Cardona (ADA), BNB Coin (BNB), Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Chainlink (LINK), Litecoin (LTC), Polygon (MATIC), Tron (TRX), Tether (USDT) ve Ripple adlı 10 kripto para kullanılmıştır. Belirtilen kripto para birimleri ile eşit ağırlıklandırılmış, maksimum Sharpe oranlı, minimum varyanslı ve piyasa değeri ağırlıklı olmak üzere dört farklı portföy oluşturulmuştur. Çalışmanın inceleme döneminde çalışmada kullanılan 4 farklı portföy modelindeki getiri-risk bulgularının, inceleme dönemi boyunca isimlerine uygun sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Yıllıklandırılmış ortalama getiri oranı en yüksek portföy maksimum Sharpe oranlı portföydür. En düşük getiri oranı ise piyasa değeri ağırlıklı portföyde gözlemlenmiştir. Minimum varyans modeli ile oluşturulan portföyde yıllıklandırılmış risk, beklentilere uygun şekilde en düşük düzeydedir. En yüksek risk oranı maksimum Sharpe oranlı portföyde gözlemlenmiştir. Sharpe oranı, tüm dönemlerde maksimum Sharpe oranlı portföyde diğer portföylere kıyasla daha yüksek düzeyde seyrederek beklentilere uygun sonuç vermiştir. Çalışmadaki bulgulara istinaden, yatırımcıların kabul ettikleri getiri-risk seviyelerine en yakın portföyü tercih etmeleri portföy optimizasyonu sayesinde mümkün olacaktır. Ayrıca, bireysel risk oranları çok yüksek olan kripto para birimlerinde portföy optimizasyonu yöntemi ile riskin çok daha düşük seviyelere indirilebileceği tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Thanks to the convenience of technology, money flow and trade can be done quickly in today's economies. In particular, the restrictions brought by the Covid-19 pandemic have brought technology to the forefront in the use of investment instruments, as in all areas of life. Bitcoin and subsequent cryptocurrencies, which gained prominence for the first time with an article published by Satoshi Nakamoto in 2008, they have been the investment choice of many people due to their completely technology-based infrastructure, easy acquisition, simplicity of clearing transactions, and not being connected to any central authority. Investment transactions to be made with cryptocurrencies should be done by considering the return-risk balance, just like other investment instruments. In this context, the purpose of our study is to determine the cryptocurrencies to be used for investment, to decide which cryptocurrencies to invest in and to what extent, to interpret the performance indicators of the portfolios created with cryptocurrencies, and to choose the optimal portfolio. In this study, among the cryptocurrencies with the highest market value as of April 01, 2023, and with full data information between 2020-2022, 10 cryptocurrencies named Cardona (ADA), BNB Coin (BNB), Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Chainlink (LINK), Litecoin (LTC), Polygon (MATIC), Tron (TRX), Tether (USDT) and Ripple have been used. From these ten cryptocurrencies, four different portfolios were created, namely, one with equal weightings, one with the highest Sharpe ratio, one with the lowest variance, and one based on market values for the weights. During the review period of the study, it was observed that the return-risk findings in 4 different portfolio models used in the study gave results in accordance with their names during the review period. The portfolio with the highest annualized average return rate is the portfolio with the maximum Sharpe ratio. The lowest rate of return was observed in the market value-weighted portfolio. In the portfolio created with the minimum variance model, the annualized risk is at the lowest level in line with the expectations. The highest risk ratio was observed in the portfolio with the maximum Sharpe ratio. The Sharpe ratio remained at a higher level in the portfolio with the maximum Sharpe ratio in all periods compared to other portfolios, yielding results as expected. The study's findings suggest that investors may benefit from portfolio optimization to identify the portfolio that aligns most closely with their desired return-risk levels. In addition, it has been determined that the use of portfolio optimization can significantly reduce the risk in cryptocurrencies with very high individual risk ratios. Overall, the findings provide valuable insight for those seeking to make informed investment decisions in the cryptocurrency market.
Benzer Tezler
- Finansal yatırım araçlarında portföy optimizasyonu
Portfolio optimization in financial investment instruments
ELİF ÇETİN
- Kripto para piyasasında volatilitenin modellenmesi: BEKK ve DCC GARCH modelleri
Modeling volatility of the cryptocurrency market: BEKK and DCC GARCH models
NADA SARSOUR
- Finansal piyasalarda kripto para uygulamaları üzerine üç deneme
Three essays on cryptocurrency applications in financial markets
ŞENCAN FELEK
- Finansal piyasalarda kripto para uygulamaları: Kripto para fiyatlarını etkileyen faktörler
Crypto money applications in financial markets:Factors affecting crypto money prices
ELVAN ASENA DENİZ
- Kripto paralar ve davranışsal finans: Türkiye'deki yatırımcıların davranış eğilimlerinin analizi
Cryptocurrencies and behavioral finance: Analysis of behavioral trends of investors in Turkey
MEHMET MARUF ÜSTER
