Geri Dön

Çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemleri ile portföy oluşturma: BIST 100 endeksi üzerine bir çalışma

Portfolio construction using multivariate statistical methods: A study on the BIST 100 index

  1. Tez No: 869563
  2. Yazar: EMRAH KURT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAY GİRAY YAKUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Ekonometri, Statistics, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bütün yatırımcılar minimum riskle maksimum getiri elde etmeyi amaçlar. Bu sebeple, finansal piyasalarda hisse senedi alım ve satım işlemleri yapan mantıklı yatırımcılar, yatırım yapacakları şirketlerin, faaliyetleri hakkında bilgi sahibi olmak, finansal durumlarını, potansiyellerini ve risklerini bilmek isterler. Yatırımcılar, yatırım yapacağı şirketlerin hisse senedi fiyatlarını değerlendirmek için çeşitli analizler yapmaktadır. Bunlardan en sık uygulanan analizler, hisse senedi geçmiş fiyat verilerini değerlendirerek ileriye dönük öngörü sağlayan teknik analiz ve finansal oranların analiz edildiği uzun bir finansal analiz süreci olan temel analizdir. Bu çalışmada, BIST 100 Endeksinde işlem gören mali kuruluşlar dışındaki şirketlerin bazı finansal oranları ve hisse senetlerine ait günlük fiyat verileri kullanılarak çok değişkenli istatistiksel analiz tekniklerinden kümeleme analizi ve faktör analizi ile portföyler oluşturulmuş, bu portföylerin karşılaştırmaları yapılarak finansal oranları yorumlanmış ve yatırımcıya bilgiler verilmiştir.

Özet (Çeviri)

All investors aim to achieve maximum profit along with minimum risk. Therefore, rational investors who engage in stock trading in financial markets need to be informed regarding the activities of the companies they will invest in, and should know financial situation, potential, and risks of such companies. Various analyses are conducted to analyze stock prices by investors. The most commonly applied methods are including, technical analysis that, evaluates future predictions by assessing past price data of stocks, and fundamental analysis that deals with a extended financial analysis process. In this study, some financial ratios and prices of stocks traded on the BIST 100 Index excluding financial firms, have been calculated, and analyzed using multivariate statistical analysis techniques including, cluster analysis and factor analysis. Portfolios have been formed and comparisons between these portfolios have been made to provide investors information regarding financials and prices of stocks of analyzed companies.

Benzer Tezler

  1. Uluslararası sermaye hareketleri ve makroekonomik yönetimi üzerine beş deneme: belirleyicileri, ekonomik etkileri, ani duruş, para politikası ve sermaye kontrolleri

    Five essays on international capital flows and its macroeconomic management: determinants, economic effects, sudden stops, monetary policy and capital controls

    BERK PALANDÖKENLİER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonomiÇukurova Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN BAL

  2. Türkiye'deki yatırım fonlarının performanslarının değerlendirilmesi

    Evaluation of mutual funds performance in Turkey

    SAİM KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İşletmeAnkara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. YÜKSEL KOÇ YALKIN

  3. Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks

    Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu

    ÖMER ZEKİ GÜRSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  4. Machine learning applications for time series analysis

    Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları

    MERT CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İstatistikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATABEY KAYGUN

  5. Türkiye elektrik piyasasında istatistiksel yöntem ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak kısa vadeli gün öncesi elektrik fiyatı tahmini için hibrit bir yaklaşım

    A hybrid approach short-term day-ahead electricity price forecasting in the turkish power market using statistical method and machine learning algorithms

    CEMRE NUR GÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU