Bulanık mantığı portföy optimizasyonuna entegre etme: risk yönetimini ve getiri maksimizasyonunu geliştirme
Integrating fuzzy logic into portfolio optimization: Enhancing risk management and return maximization
- Tez No: 934582
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TİMUR İNAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Maliye, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Finance, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Analitiği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
2.003 / 5.000 Modern Portföy Teorisi (MPT) veya ortalama varyans analizi, risk ve getiri ilkeleri üzerine kurulmuştur. MPT'deki temel varsayımlardan biri, yatırım tercihlerini önemli ölçüde etkileyen yatırımcı riskten kaçınmadır. Kanıtlara göre, yüksek oranda riskten kaçınan yatırımcılar genellikle daha yüksek getiri sağlayabilecek daha riskli seçenekler yerine daha düşük getirili daha güvenli yatırımları tercih ederler. Bu çalışma, bulanık mantık kullanarak riskten kaçınmayı modelleyerek yatırım portföyü fayda puanlarını optimize etmeyi amaçlamaktadır. Lotfi Zadeh tarafından tanıtılan bulanık mantık, belirsizlik ve muğlaklık altında insan muhakemesini ve karar vermeyi ele alır. Bu nedenle, bu mantık yatırımcıların çeşitli fayda tercihlerini modellemek ve öznel ve çeşitli risk algılarını yansıtmak için uygundur. Geleneksel fayda puanlaması, daha yüksek değerlerin daha fazla riskten kaçınmayı gösterdiği 1 ila 5 arasında sabit riskten kaçınma katsayıları kullanır. Burada, 0'ın toplam risk toleransını ve 100'ün tam riskten kaçınmayı gösterdiği 0-100 ölçeğinde riskten kaçınmayı ölçen daha ayrıntılı bir yaklaşım öneriyoruz. Yatırımcıları düşük (5-45), orta (45-75) veya yüksek (75-95) riskten kaçınan olarak kategorize ediyoruz ve hiçbir yatırımcının tamamen risk arayan veya riskten kaçınan olmadığını kabul ediyoruz. Her riskten kaçınma kategorisi, ilgili bulanık üyelik fonksiyonlarının doğrusal bir kombinasyonu kullanılarak Trapezoidal ve Cauchy dağılımlarıyla modellenmiştir. Kısa, orta ve uzun vadeli zaman dilimlerinde, bulanık riskten kaçınma katsayısıyla optimize edilmiş ve daha sonra sabit katsayılarla optimize edilmiş aynı portföyle karşılaştırılan 10 varlıktan oluşan bir portföy üzerinde bir duyarlılık analizi yürütülmüştür. Bulgular, bulanık mantığın özellikle orta ve uzun vadeli senaryolarda sürekli olarak üstün risk ayarlı getiriler sağladığını göstermiştir. Bulanık olarak optimize edilmiş portföyler daha yüksek betalara ve varyanslara sahip olsa da, bu riskler gelişmiş getirilerle dengelenmiştir. Treynor oranları her iki yöntemde de benzerdi, ancak bulanık yaklaşım daha yüksek genel getiriler sunarak oynaklığı ve riski yönetmedeki etkinliğini vurgulamıştır.
Özet (Çeviri)
Modern Portfolio Theory (MPT), or mean-variance analysis, is built on principles of risk and return. A core assumption in MPT is investor risk aversion, which significantly influences investment choices. In evidence, highly risk-averse investors often choose safer investments with lower returns over riskier options that may yield higher returns. This study seeks to optimize investment portfolio utility scores by modelling risk aversion using fuzzy logic. Introduced by Lotfi Zadeh, fuzzy logic addresses human reasoning and decision-making under uncertainty and ambiguity. Thus, this logic is suitable to model investors' diverse utility preferences and to reflect their subjective and varied perceptions of risk. Traditional utility scoring uses fixed risk aversion coefficients from 1 to 5, with higher values indicating greater risk aversion. Here, we propose a more granular approach, measuring risk aversion on a 0-100 scale, where 0 indicates total risk tolerance and 100 signifies complete risk aversion. We categorize investors as low (5-45), moderate (45-75), or high (75-95) risk-averse, acknowledging that no investor is entirely risk-seeking or risk-averse. Each risk aversion category is modelled with Trapezoidal and Cauchy distributions using a linear combination of their respective fuzzy membership functions. A sensitivity analysis was conducted, over short, mid and long-term timeframes, on a portfolio consisting of 10 assets which is optimized with fuzzy risk aversion coefficient then compared to the same portfolio optimized with fixed coefficients. Findings showed that fuzzy logic consistently provided superior risk-adjusted returns, particularly in mid-term and long-term scenarios. Although fuzzy-optimized portfolios had higher betas and variances, those risks were offset by enhanced returns. The Treynor ratios were similar across both methods, yet the fuzzy approach delivered higher overall returns, highlighting its effectiveness in managing volatility and risk.
Benzer Tezler
- A gradual approach in portfolio selection problem: Optimization by using fuzzy approach with SSD efficiency test
İkinci derece stokastik baskınlıkta verimlilik testi ve bulanık mantık yaklaşımı ile iki aşamalı bir portföy optimizasyonu
CELAL BARKAN GÜRAN
Doktora
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY TAŞ
- Portföy analizinin bulanık mantık modeliyle belirlenmesi
Determination of portfolio analysis with fuzzy logic model
ALPER ŞENGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
EkonometriBandırma Onyedi Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TEKTAŞ
- Bulanık mantık yaklaşımı ile portföy optimizasyonu
Portfolio optimization with fuzzy logic approach
NESLİHAN HALİS
- Bulanık matematiksel programlama ve portföy analizi uygulaması
Fuzzy mathematical programming and portfolio analysis application
OZAN KOCADAĞLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
EkonomiMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NALAN CİNEMRE
- 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