Disposition bias for different investor categories in Borsa Istanbul
Borsa İstanbul'da farklı yatırımcı grupları için eğilim yanlılığı
- Tez No: 828254
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CUMHUR ENİS EKİNCİ
- Tez Türü: Doktora
- 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: 144
Özet
Finans teorisi hemen hemen bütün modellerini kurarken“yatırımcı rasyonelliği”varsayımı ile hareket etmiştir. Varlık fiyatlama modellerinden, opsiyon fiyatlama modellerine, portföy teorisinden şirket değerlemesine her zaman yapılan varsayım yatırımcıların rasyonel olduğudur. İşte tam da bu noktada davranışsal finans teorileri geleneksel finans teorilerinin varsayımlarını sorgulamaya başlamış ve bu alanda yoğunlaşan ölçüde çalışmalar yapılmıştır. Bu tezin konusu davranışsal finans alanında en çok çalışılan konulardan biri olan“Eğilim Yanlılığı- Disposition Bias”dır. Eğilim yanlılığı Shefrin ve Statman (1985) tarafından Tsversky ve Kahneman (1979)'nın Beklenti Teorisi'ni (Prospect Theory) temel alarak tanımlanmıştır. Tsversky ve Kahneman (1979)'nın Beklenti Teorisi'ne göre yatırımcılar kayıptan kaçınmak için irrasyonel kararlar alabilmektedir. Bu çerçevede yatırımcıların yatırımlarında zarar oluştuğunda pozisyonu realize etmeme ve bekleme eğilimde olmaları, kar oluştuğunda ise karı hızlı bir şekilde realize etme eğiliminde olma durumu“Eğilim Yanlılığı”olarak tanımlanmıştır. Çalışmamız çerçevesinde olumlu ve olumsuz sonuçlar karşısında insan psikolojisinin durumunu irdelemek önemlilik arz etmektedir. Birçok ampirik ve deneysel çalışma insanların olumlu sonuçlara olumsuz sonuçlardan farklı yaklaştığını göstermiştir. İnsanoğlu en ilkel haliyle olumlu sonuçları abartma, olumsuz sonuçları ise yoksayma eğiliminde olmuştur. İnsanların savunma mekanizmalarından biri haline gelen bu tutarsızlık, irrasyonel tercihler ve davranışlara yol açmış olup, bahse konu davranışlar finans teorisinde yanlı pozisyonlanma önyargısı olarak kendini göstermiştir. Eğer bir yatırımcı kayıpta bir portföyde karda bir portföye göre farklı hareket ediyorsa ilgili yatırımcının yanlı pozisyon önyargısı olduğu söylenebilir. Shefrin ve Statman (1986) yukarıda ifade edilen bu farklı iki tercih psikolojisini, Kahneman ve Tversky (1979)'nin beklentiler teorisini temel alarak incelemiştir. Shefrin ve Statman (1986), yatırımcıların kayıp durumda risk sever, aksi durumda ise riskten kaçınan bir tavır sergilediğini öne sürdü. Weber ve Camerer (1998), Anaert vd. (2008), ile Lee vd. (2008) tarafından deneyler, simülasyonlar ve diğer istatistiksel analiz türleri aracılığıyla kontrol edilen bu savı istatistiki olarak anlamlı sonuçlar ile desteklendi. Diğer taraftan Odean (1998), Jiao (2017) ve Barberis ve Xiong (2009) gibi bazı çalışmalarda net bir bulguya ulaşılamamışken, Kaustica (2010), Hens ve Vlcek (2011), Ben-David ve Hirshleifer (2012) ve Kubinska vd. (2012) beklenti teorisini destekleyen istatistiksel olarak anlamlı sonuçlara ulaşamadı. Beklenti teorisi dışında, eğilim yanlılığı Brown vd. (2006), Dhar ve Zhu (2006), Kaustica (2010), Goo vd. (2010) ve Rau (2015) tarafından zihinsel muhasebe ve pişmanlıktan kaçınma teorileriyle, Barber vd. (2007) tarafından kendine atıf önyargısı teorisiyle, Summers ve Duxbury (2012), Aspara ve Hoffmann (2015), Garling vd. (2016), ve Chang vd. (2016) tarafından da Duyguların Doğrudan Nedensel Etkisi ile açıklanmaya çalışılmıştır. Ancak yapılan tüm bu çalışmalara rağmen net bir sonuç elde edilememiştir. Eğilim yanlılığına ilişkin yapılan incelemeler sonucunda genel olarak yatırımcı davranışında, yatırımcıların kazançlardan ziyade kayıpları gerçekleştirmeye daha az istekli oldukları bulunmuştur. Bu durum sadece genel yatırımcı grupları açısından değil, farklı yatırımcı türleri ile farklı kültürleri kapsamında da incelenmiş, hisse senedi fiyatları, yatırımcıların serveti ve diğer davranışsal eğilimler üzerindeki etkilerine kadar pek çok açıdan analiz edilmiştir. Farklı yatırımcı gruplarının eğilim yanlılığına (EY) ilişkin yapılan incelemelerdeki ana fikir, gruplar arasında herhangi bir fark bulunması halinde, EY'nin neden oluştuğuna ilişkin gerekçelere daha da yaklaşılabileceği düşüncesidir. Grindblatt ve Keloharju (2001), Shu vd. (2005), Lehenkari ve Perttunen (2005), Barber vd. (2007)., Chen vd. (2007), Boolell-Güneş (2009), Goo vd. (2010) ve Frino vd. (2014) cinsiyet ve/veya yaşın EY üzerindeki etkisini analiz ederken, Shapira ve Venezia (2001), Shu ve ark. (2005), Lehenkari ve Perttunen (2004) Dhar ve Zhu (2006), Weber ve Welfens (2008), Boolell-Gunesh (2009), Choe ve Eom (2010) ve daha birçok çalışmada da profesyonelliğin EY ile ilişkisine bakıldı. Tüm bu çalışmalara rağmen EY literatüründe ulaşılan sonuçlar tek bir doğruya işaret etmemektedir. Bu anlamda literatürde ne eğilim yanlılığının ardındaki nedenler konusunda ne de eğilim yanlılığının farklı gruplar üzerindeki etkileri konusunda kesin bir sonuca ulaşılabilmiştir. Çalışmamızda bu boşluğu görerek, yeni tanımlanmış göstergelerle, yatırımcı alt grupları aracılığıyla eğilim yanlılığını analiz etmeye yönelik bir metodoloji oluşturduk. Amacımız, eğilim yanlılığının büyüklüğündeki farklılıkların ardındaki mantığı ortaya çıkarmaktır. Örneğin, tüm kadın veya erkekler eğilim yanlılığı göstermiyorken neden böyle bir farklılığın olduğuna ilişkin bir bilgiye sahip değiliz. Kurumsal yatırımcıların eğilim yanlılığına daha az maruz kaldığını biliyoruz, ancak bu durumu tüm kurumsal yatırımcılara genelleyemiyoruz. Araştırmayı gerçekleştirmek istememizin temel mantığı ise eğilim yanlılığında oluşan bu farklılığın nedenini ortaya çıkarmak ve böylece bu farklılığı ortadan kaldırmak adına politika önerileri geliştirerek EY'nin yatırımcılar üzerindeki servet azaltıcı etkisini azaltmak olarak özetlenebilir. Yukarıdaki argümanlardan hareketle, yatırımcılar arasında eğilim yanlılığının varlığı ve gruplar ararasındaki eşitliği hakkında analizler yaptık. Başlıca araştırma sorularımız; -Yatırımcılar tiplerine, yani cinsiyetlerine veya statülerine (erkek, kadın ve tüzel kişi), büyüklüklerine (küçük, orta boy ve büyük) ve alım satım sıklığına (nadiren, ara sıra ve sıklıkla alım satım) göre sınıflandırıldığında eğilim yanılgısı gösterirler mi? -Eğilim yanılgısı, farklı grupların yanı sıra alt gruplar arasında da yani farklı özellikleri birlikte düşünüldüğünde aynı mıdır? şeklindedir. Bu soruları yanıtlamak için alt grupların sınıflandırılmasında daha önce kullanılmamış ve litertatüre katkıda bulunduğumuz bir yöntem kullandık. Bu durum EY literatüründe önemli bir boşluktu, zira literatürde işlem büyüklüğü ve işlem sıklığı konusunda farklı göstergeler kullanılmıştır. Örneğin büyüklüğe göre sınıflandırma yapılırken Grindblatt ve Keloharju (2001), Brown vd. (2006), Dhar ve Zhu (2006), Weber ve Welfens (2008), büyük yatırımcıyı; yatırımcıların toplam portföy değerini veya varlık değerini (yani, portföylerinin anlık değeri veya bir zaman aralığındaki ortalama portföy değeri) baz alarak sınıflandırmıştır. Bu çalışmalarda kullanılan göstergeler yatırımcı büyüklüğü anlamında gerçek özelliklerini yakalamada sınırlamalara sahiptir. Benzer şekilde, işlem sıklığını Lehenkari ve Perttunen (2005), Dhar ve Zhu (2006), Chen vd. (2007) tarafından kullanıldığı üzere ortalama veya toplam değerler baz alarak ölçmek sık işlem yapan yatırımcıları tanımlarken eksiklikler yaratabilir. Çalışmamızın temel mantığında yatırımcı karakterinin potansiyeller üzerinden tanımlamasının yapılması yatmaktadır. Bir yatırımcının bazı dönemlerde aktif, diğerlerinde ise daha az işlem yapıyor olması, o yatırımcının orta sıklıkta yatırım yaptığını değil aktif bir yatırımcı olduğunu göstermektedir. Zira işlem yapma sıklığı profesyonelliğin bir ölçüsüdür ve inceleme döneminde bir defa bile olsa aktif işlem yapıldıysa o yatırımcı yapısal olarak profesyonel kabul edilir. Bu nedenlerle ortalama bir sayı, yatırımcının tutumunu ve davranış modelini mutlak olarak yansıtmaz. Tüm bu bilgiler ışığında gün içi yatırımcı işlemleri verilerinden yararlanarak hem işlem büyüklüğü hem de işlem sıklığı için yeni göstergeler geliştirdik. Çalışmamızda Barber vd. (2007)'in metodolojisi baz alınarak yatırımcıların EY'si hem sayılar hem de değerler dikkate alınarak hesaplanmıştır. Bilindiği üzere EY çalışmalarının birçoğu yatırımcıların kaç kez zararı ve/veya karı realize ettiği/tuttuğu hesaplamaları üzerinden yapılmıştır. Ancak bir yatırımcının kaç defa karda sattığı veya zararda beklediği hesaplaması, ilgili yatırımcının portföy büyükülüğüne göre değişim gösterebilmektedir. Bir yatırımcı düşük portföy değerine sahip olduğu durumlarda zararı realize edebilecekken portföy büyüklüğü arttıkça zararı yoksayma eğiliminde olabilir. Bu anlamda karşılaştırmalı olarak kaç defa ve ne kadar değerinde sorularını yanıtlamanın EY analizinde önemli olduğu kanaatindeyiz. Tüm bu analizleri yaparken gruplarararası karşılaştırmalarında ANOVA ve Tukey HSD testi kullanılması da literatürde ilk kez karşılaşılan yöntemlerdendir. Çalışmamız literatüre aşağıdaki şekillerde katkı sağlanmaktadır. Literatürde karşılaştığımız birçok çalışma, yatırımcıların cinsiyet, büyüklük veya alım satım sıklığı (örneğin, kadın, küçük veya sık alım satım yapan yatırımcı) açısından tek bir özelliğini dikkate alarak gerçekleştirmiştir. Ancak örneğin“sıklıkla alım satım yapan düşük bütçeli erkek”yatırımcı gibi ortak özellikleri birarada değerlendirmeyi ihmal etmiştir. Bu eksikliği gidermek adına çalışmamızda, tüm yatırımcı özelliklerini (tür, büyüklük ve işlem sıklığı) birlikte kullanılarak tek değişkenli, ikili ve üçlü analizler yapılmıştır. Bildiğimiz kadarıyla, böyle bir analizle literatürde henüz karşılaşılmamıştır. Bu anlamda yatırımcı alt kategorilerindeki eğilim yanlılığına daha fazla ışık tutmaya yardımcı olacağı düşünülmektedir. Ayrıca, gün içi işlemleri kullanarak profesyonel yatırımcı kavramını tanımlamak adına daha iyi göstergeler öneriyoruz (Metodoloji bölümünde ayrıntılı olarak açıklanmıştır). Bu duruma ek olarak, EY hesaplamalarımız, kazançların ve kayıplarının hem“değerine”hem de“sayısına”dayanmaktadır. Son olarak belirtmek gerekir ki davranışsal finans ve özellikle EY üzerine dünya çapında geniş çapta çalışmalar olmakla birlikte çalışılmış, Türkiye piyasasına ilişkin ayrıntılı bir araştırma, bireysel yatırımcıların yaş, cinsiyet, deneyim, servet ve konum gibi çeşitli önyargılarının belirleyicilerini inceleyen Tekçe vd. (2016) dışında hala eksiktir. Veri setimiz Borsa İstanbul'daki tüm yatırımcı tabanını kapsamaktadır (462.488 yatırımcıdan oluşan bir örneklem sonrasında kullanılması mümkün olmayan verileri çıkardıktan sonra 283.913 ile analizimizi gerçekleştirdik.). Ayrıca geniş bir veri setinden elde edilen tanımlayıcı istatistikler, yatırımcıların cinsiyet veya statü, büyüklük ve işlem sıklığı açısından Borsa İstanbul'daki dağılımını ve genel özelliklerini yansıtmaktadır. Çalışmamızda yaptığımız bütün analizler sonucunda elde ettiğimiz sonuçları özetleyecek olursak; erkek, kadın ve kurumsal yatırımcılarda (tüzel kişiler) farklı düzeylerde ve daha çok düşük bütçeli ve az sıklıkla alım satım yapan yatırımcılarda EY varlığı dikkat çekicidir. Alım satım sıklığı, profesyonel yatırımcılar için iyi bir gösteren olduğundan, daha sofistike yatırımcıların eğilim yanlılığına daha az maruz kaldığı iddia edilebilir. Yatırımcı sofistikeliği finansal okuryazarlığın ayrı bir gösterenidir. O halde, tasarruf eğilimlerini azaltmak ve dolayısıyla rasyonaliteden sapma nedeniyle kayıpları azaltmak isteyen bireyler ve yatırım kuruluşları için finansal okuryazarlıklarını artırmaları tavsiye edilebilir. Ayrıca, finansal otoriteler için iyi bir politika çıkarımı, yatırımcının gelişmişliğini ve finansal okuryazarlığı artırmayı amaçlayan önlemler alınabilir. Bu anlamda, yatırım fonlarına daha az karmaşık yatırımların aktarılması iyi bir başlangıç olacaktır. Ayrıca, sonuçlarımızla desteklenen, kamu otoriteleri tarafından tasarlanan finansal okuryazarlık çerçevesi, farklı yatırımcı türlerini hedefleyebilir. Yatırımcıları sınıflandırma şeklimiz, özel olarak hazırlanmış yatırımcı eğitim müfredatı için iyi bir ölçüdür. Bu çalışma çoğunlukla, eğilim yanlılığının belirleyicileri olarak yatırımcıların türü (statü ve cinsiyet), büyüklüğü ve işlem sıklığına odaklanmaktadır. Bununla birlikte, yatırımcıların yaş (deneyim), coğrafi konum veya bölge (yerli veya yabancı) gibi diğer özellikleri de incelenmeye değer olacaktır. Ayrıca, çalışmamız eğilim etkisinin zamanla değişmez olduğunu varsaymaktadır, ancak yine de eğilim yanlılığının bir zaman serisi analizi ilginç olacaktır. Ayrıca, Covid-19 pandemisi, perakende yatırımcıların finansal piyasalardaki artan rolünün yanı sıra yeni enstrümanların veya yatırım uygulamalarının yaygın olarak benimsenmesi için bir kilometre taşı olmuştur. Bu anlamda, yatırımcıların diğer piyasalardaki veya araçlardaki (örneğin kripto paralar) eğilim yanılgısını analiz etmek ve daha geleneksel piyasalarda ve varlıklarda olanlarla karşılaştırmalar yapmak, ancak alt kategoriler ve ortak özellikler üzerinde analiz yapmak gelecekteki araştırmalar için umut vericidir.
Özet (Çeviri)
Financial theory based many of its theoretical models on the rationality of investors which was challenged by behavioral finance since two decades. Disposition bias is among the many biases that investors face with and behaving against rationality assumption. Having its base from Tsversky and Kahneman (1979) prospect theory, in which the individuals are assumed to be loss averse, Shefrin and Statman (1985) named this loss aversion as“Disposition bias”for the behaviors of the investors, basically refer to the tendency to sell the investment held for a loss at a slower rate than the investment held for a gain. Related with our study, it is important to explain the human psychology on positive and negative outcomes. It is found that we approach positive occurrences differently from negative ones. One way or another we overweigh the positive circumstances and underweigh the negative ones and shape our daily choices based on this subjective evaluation. This discrepancy leads to irrational choices and behaviors which is the main issue in coping mechanisms of human beings. This irrational behavior finds its projection on finance through disposition bias. If an investor is exposed to disposition bias, she behaves differently when faced with loser portfolio compared to winner portfolio. The psychology of this two different choices was analyzed by Shefrin and Statman (1986) with prospect theory of Kahneman and Tversky (1979). This theory suggested that investors are risk takers when a loss is occurred and refrain from risk when a gain is certain. Weber and Camerer (1998), Anaert et al. (2008), and Lee et al. (2008) checked it through either experiments, simulations and other kinds of statistical analysis and found statistically significant results favoring the prospect theory, whereas Odean (1998), Jiao (2017), and Barberis and Xiong (2009) found mixed results in favoring this theory and many other such as Kaustica (2010), Hens and Vlcek (2011), Ben-David and Hirshleifer (2012), and Kubinska et al. (2012) found no statistically significant results favoring prospect theory. Other than prospect theory, the disposition bias was tried to be explained through mental accounting and regret aversion by Brown et al. (2006), Dhar and Zhu (2006), Kaustica (2010), Goo et al. (2010), and Rau (2015), Self-attribution Bias by Barber et al. (2007), Direct Causal Effect of Emotions by Summers and Duxbury (2012), Aspara and Hoffmann (2015), Garling et al. (2016), and Chang et al. (2016) but again the results from all these studies are mixed. The main results for the disposition bias analysis was that investors are mainly less willing to realize losses than gains. Disposition bias not only was analyzed with respect to general investor groups, it has been analyzed with many aspects from different investors types, different cultures, to the effects of the disposition bias on the stock prices, wealth of investors, and other behavioral biases. In studying disposition on different behaviors of investor groups, it was hypothesized that when one can find the difference among groups, then one can come up with a better explanatory idea on the reasoning behind the DB. Grindblatt and Keloharju (2001), Shu et al. (2005), Lehenkari and Perttunen (2005), Barbet et al. (2007)., Chen et al. (2007), Boolell-Gunesh (2009), Goo et al. (2010), and Frino et al. (2014) and many others analyzed the effect of gender and/or age on DB, Shapira and Venezia (2001), Shu et al. (2005), Lehenkari and Perttunen (2004) Dhar and Zhu (2006), Weber and Welfens (2008), Boolell-Gunesh (2009), Choe and Eom (2010), and others analyzed the effect of sophistication on DB. However, even if there are many studies on DB the results are mixed and neither the literature could come up with a definite result on the reasoning behind the disposition bias nor the effects of the disposition bias on different groups. Seeing this gap in the literature in our paper we constructed a methodology on analyzing disposition bias through subgroups of investors with newly defined proxies. Our aim is to understand the reasoning behind the differences of the size of disposition bias. For example, we know from literature that not all women or men are exposed to disposition bias but we do not know the determinant of this difference. We know that institutional investors are less exposed to DB but we cannot generalize this to all institutional investors. If we can understand the reasoning behind this difference we can come up with important policy recommendation to reduce this bias, and reduce the wealth reduction effect of DB on investors. Motivated by the above arguments, we perform an analysis on the existence and equivalence of disposition bias across investors. Our main research questions are as follows. Do investors have a disposition bias when grouped in terms of their type, i.e. their gender or status (male, female and legal person); size (small, medium sized and large) and trading frequency (infrequently, occasionally and frequently trading)? Is the disposition effect the same across different groups as well as subgroups, i.e. when their different features are jointly considered? To answer those questions we used an improved methodology on the classification of the subgroups. This was an important gap in disposition bias literature, because there were different proxies on trading size and trading frequency. For instance, when classifying for size, many researchers such as Grindblatt and Keloharju (2001), Brown et al. (2006), Dhar and Zhu (2006), Weber and Welfens (2008) refer to investors' overall portfolio value or asset value (i.e., the value of their portfolio at an instant or an average portfolio value over a time period). Yet, these overall or average values have some limitations in capturing the true size of investors. Similarly, trading frequency is usually measured with average number of trades for a time period as of Lehenkari and Perttunen (2005), Dhar and Zhu (2006), Chen et al. (2007) and others. Indeed, if an investor trades actively at some period but less in others, this means that he/she always keeps a potential to trade actively. An average number, therefore, does not necessarily reflect his/her attitude. Based on this idea we developed new proxies for both trading size and trading frequency benefiting from the intraday investor base data. We calculated the disposition effect both base on numbers and values as of Barber et al. (2007) where many other studies preferred to make their analysis based on number of DB's. Last but not least we are the first paper which makes the comparative analysis of the group of investors through ANOVA and Tukey HSD test. Our study contributes to the literature in the following ways. Most studies consider a single characteristic of investors in terms of gender, size or trading frequency (e.g., female, small or frequently trading) neglecting joint features such as 'frequently trading small female' investor. To fill this gap we run base-, two- and three-level analyses, i.e. by combining all the investor features (type, size and trading frequency). To the best of our knowledge, such an analysis is unique in the literature and helps shed more light on the disposition bias in investor subcategories. Moreover, we propose better proxies for investor size and trading frequency that seek capturing investor sophistication at an intraday setting (detailed in the Methodology section). Furthermore, our calculation of disposition effect is based on both the 'value' and the 'number' of paper gains and losses. Last but not least; although behavioral biases, and in particular disposition bias, have been widely studied worldwide, a detailed investigation on Turkish market is still missing, the reason presumably being the lack of investor level data for research. An exception includes Tekçe et al. (2016) that examines the determinants of various biases of individual investors such as age, gender, experience, wealth and location. Our dataset encompasses the whole investor base in the country (we start with a sample of 462,488 investors and end up with 283,913, after extracting noisy data). Hence, we can catch a large portion of investor activity. In addition, the descriptive statistics obtained on a large dataset reflects the distribution and general characteristics of investors in terms of gender or status, size and trading frequency in Borsa Istanbul.
Benzer Tezler
- Risk algısı ve demografik özelliklerin yatırımcı davranışlarına etkisi üzerine ampirik bir çalışma
Impact of risk perception and demographic factors on individual investors' behavior: An empirical analysis
FATİH SAĞLIK
- Ürün tasarımında biyofilik boyutlar ve kullanıcıtercihleri ile ilişkisi
Biophilic dimensions in product design and theirrelationship with user preferences
MİRAY BOĞA
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLNAME TURAN
- Fantom malzemelerinin doku denkliğinin deneysel ve teorik olarak incelenmesi
Experimental and theoretical investigation of tissue equivalency for phantom materials
İREM ERK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul Teknik ÜniversitesiNükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESRİN ALTINSOY
- Ti-N ve Cr-N esaslı PVD kaplamaların oksidasyon davranışları
Başlık çevirisi yok
MEHMET AYDINGÜLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. KELAMİ ŞEŞEN
- Mikro ölçekte elektrosprey sistemi üretimi ve karakterizasyonu
Micro scaled electrospray system fabrication and characterization
MUHAMMET RAGIP ABDULLAHOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN KIZIL