Portföy seçiminde algoritmik yaklaşım: Portföyde uluslararası çeşitlendirmeye yönelik bir çalışma
Algoritmic approach in portfolio selection: A study towards international diversification in portfolio
- Tez No: 901341
- Danışmanlar: PROF. DR. VEDAT SARIKOVANLIK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Finans Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Bu tez çalışması, uluslararası portföy çeşitlendirmesi bağlamında çok amaçlı optimizasyon algoritmalarının etkinliğini incelemektedir. Çalışmanın temel amacı, risk-getiri dengesini optimize eden uluslararası hisse senedi portföylerinin oluşturulmasında farklı algoritmik yaklaşımların performansını değerlendirmektir. Araştırmada, BIST 100 endeksi ile birlikte 25 ülkenin ana borsa endeksleri analiz kapsamına alınmıştır. İlk aşamada, Johansen-Juselius eşbütünleşme testi ve Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif (ARDL) sınır testi kullanılarak, BIST 100 endeksi ile diğer ülke endeksleri arasındaki uzun dönemli ilişkiler incelenmiştir. Bu analizler sonucunda, BIST 100 endeksi ile eşbütünleşik olmayan endeksler belirlenmiş ve portföy optimizasyonu için kullanılacak veri seti oluşturulmuştur. Portföy optimizasyonu aşamasında, üç farklı çok amaçlı metasezgisel algoritma - Çok Amaçlı Parçacık Sürü Optimizasyonu (MOPSO), Baskın Olmayan Sınıflandırmalı Genetik Algoritma II (NSGA-II) ve Kuvvet Pareto Evrimsel Algoritma 2 (SPEA2) - kullanılmıştır. Bu algoritmalar, beklenen getirinin maksimizasyonu ve Koşullu Riske Maruz Değer'in (CVaR) minimizasyonu olmak üzere iki amaç fonksiyonu üzerinde çalıştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, kullanılan algoritmaların her birinin farklı avantajlar sunduğunu göstermiştir. SPEA2 algoritması, en yüksek risk-ayarlı getiri performansını (Koşullu Sharpe Oranı: 0.02479) sağlarken, MOPSO algoritması en düşük maksimum düşüş oranı (23.65%) ile en iyi risk yönetimi performansını göstermiştir. Tüm algoritmalarla oluşturulan portföyler, referans portföy olarak kullanılan MSCI ACWI endeksinden daha iyi performans sergilemiştir. Bu çalışma, uluslararası portföy çeşitlendirmesinde çok amaçlı optimizasyon algoritmalarının etkinliğini ortaya koyarken, farklı algoritmaların kendine özgü avantajlarını da vurgulamaktadır. Elde edilen bulgular, yatırımcıların ve portföy yöneticilerinin, risk-getiri tercihlerine ve hesaplama kaynaklarına bağlı olarak en uygun algoritmayı seçmelerine yardımcı olabilecek niteliktedir.
Özet (Çeviri)
This thesis examines the effectiveness of multi-objective optimization algorithms in the context of international portfolio diversification. The main objective of the study is to evaluate the performance of different algorithmic approaches in creating international stock portfolios that optimize the risk-return balance. The research incorporates the BIST 100 index along with the main stock market indices of 25 countries. In the initial phase, the Johansen-Juselius cointegration test and the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) bounds test were employed to investigate the long-term relationships between the BIST 100 index and other country indices. As a result of these analyses, indices that were not cointegrated with the BIST 100 index were identified and used to construct the dataset for portfolio optimization. In the portfolio optimization phase, three different multi-objective metaheuristic algorithms were utilized: Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO), Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II), and Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2). These algorithms were applied to two objective functions: maximization of expected return and minimization of Conditional Value at Risk (CVaR). The results demonstrated that each of the algorithms used offered different advantages. The SPEA2 algorithm provided the highest risk-adjusted return performance (Conditional Sharpe Ratio: 0.02479), while the MOPSO algorithm exhibited the best risk management performance with the lowest maximum drawdown rate (23.65%). All portfolios created by the algorithms outperformed the MSCI ACWI index, which was used as a reference portfolio. This study highlights the effectiveness of multi-objective optimization algorithms in international portfolio diversification while emphasizing the unique advantages of different algorithms. The findings can assist investors and portfolio managers in selecting the most suitable algorithm based on their risk-return preferences and computational resources.
Benzer Tezler
- Hedef programlama ve genetik algoritma ile optimal portföy seçimi: BIST-30'da bir uygulama
Optimal portfolio selection using goal programming and genetic algorithm: Evidence from BIST-30
KÜBRA DEMİREL EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EkonometriAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENOL ALTAN
- Finansal piyasalarda algoritmik ticaret için sürekli alım satım stratejisi önerisi
Continuous trading strategy proposal for algorithmictrading in financial markets
AHMET KOÇ
- Çok ölçütlü karar verme problemleri için bulanık mantığa dayalı çözümler ve portföy seçimine uygulanması
Fuzzy logic based solutions for multi criteria decision making problems and its application to portfolio selection
SERKAN AKBAŞ
Doktora
Türkçe
2022
İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ
- Portföy seçiminde oyun teorisi ve alternatif çözüm yaklaşımları üzerine bir model önerisi
Game theory in portfolio selection and a model suggestion on alternative solution approaches
NURİ AVŞARLIGİL
Doktora
Türkçe
2017
İşletmeSüleyman Demirel Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER KÜRŞAD TÜFEKÇİ
- Portföy seçiminde temel bileşenler analiziyle yeni dayanıklı ve bulanık modeller: Teori ve uygulamalar
New robust and fuzzy models with the principal components analysis in portfolio selection: theory and applications
FURKAN GÖKTAŞ
Doktora
Türkçe
2019
Maliyeİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET DURAN