Portföy optimizasyon yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of performance of portfolio optimization methods
- Tez No: 832147
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT ERİŞOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, İstatistik, Econometrics, Economics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Bu çalışmada, portföy optimizasyonunda meta-sezgisel algoritmalardan Genetik Algoritma, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi ve Diferansiyel Gelişim Algoritmalarının kullanımı incelenmiştir. Çalışma kapsamında S&P 500 endeksindeki ilk 25 hisse senedi ve BİST 30 endeksindeki 30 şirketin 03.01.2020 ile 14.12.2022 tarihleri arasındaki günlük getiri verileri kullanılarak ilgili meta sezgisel algoritmalar ile portföy optimize gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda portföy optimizasyonunda meta sezgisel algoritmaların yararlı olduğu ancak temel ve teknik analizlerin de dikkate alınması gerektiği, ayrıca portföy çeşitlendirmesi yapılması önerilmiştir. Son olarak, çalışmada kullanılan verilerin sadece belirli bir zaman dilimini kapsadığı ve gelecekteki performansların garanti edilemeyeceği vurgulanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, the use of Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Artificial Bee Colony and Differential Growth Algorithms from meta-heuristic algorithms in portfolio optimization is examined. Within the scope of the study, the first 25 stocks in the S&P 500 index and 30 companies in the BIST 30 index were optimized with the relevant meta-heuristic algorithms using daily return data between 03.01.2020 and 14.12.2022. As a result of the study, it is suggested that meta-heuristics are useful in portfolio optimization, but fundamental and technical analysis should also be considered, and portfolio diversification is also recommended. Finally, it is emphasized that the data used in the study covers only a certain period and future performances cannot be guaranteed
Benzer Tezler
- Brute force launch vehicle ascent trajectory assessment with a novel vectorized simulator
Vektörize benzetici ile fırlatma araçlarının yükseliş yörüngesini kaba kuvvet değerlendirme
AHMET ENES YÜCEYURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Portföy optimizasyonu yöntemlerinin finansal performansa göre karşılaştırılması: BİST'te bir örnek
Comparison of portfolio optimization methods by financial performance: An example at BİST
DUHAN ALPTÜRK İNCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MaliyeDokuz Eylül Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİNÇ GÜLER ÖZÇALIK
- İki aşamalı portföy optimizasyonu modeli önerisi
A model proposal for two-stage portfolio optimization
BEYZA MOLLAAHMETOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖNSEL EKİCİ
- Markowitz ortalama-varyans portföy seçimi modelinin çözümünde kullanılan metasezgisel optimizasyon yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of metaheuristic optimization methods used in solution of Markowitz mean-variance portfolio selection model
BERAT YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikSelçuk Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİMET YAPICI PEHLİVAN
- ARFIMA modeli ve FIGARCH yöntemlerinin Markowitz ortalama varyans portföy optimizasyonunda kullanılması: IMKB-30 endeks hisseleri üzerine bir uygulama
Using Arfima and Figarch methods in Markowitz mean variance portfolio optimization: An application on ISE-30 index stocks
MEHMET PEKKAYA
Doktora
Türkçe
2011
EkonometriZonguldak Karaelmas Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ SAİT ALBAYRAK