Arbitraj fiyatlama teorisinin makine öğrenmesi yöntemleriyle değerlendirilmesi: BIST sektör endeksleri üzerine bir uygulama
Evaluation of arbitrage pricing theory with machine learning methods: An application on BIST sector indices
- Tez No: 970562
- Danışmanlar: PROF. DR. TURHAN KORKMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Arbitraj fiyatlama modeli, Fiyatlandırma, Makroekonomik faktörler, Arbitrage pircing model, Pricing, Macroeconomic factors
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Türkiye ekonomisine ilişkin seçilmiş makroekonomik değişkenlerin Borsa İstanbul'da işlem gören sektör endeksleri üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışmanın kuramsal temeli, Stephen Ross'un 1976 yılında geliştirdiği Arbitraj Fiyatlama Teorisi'ne (AFT) dayanmaktadır. Bu doğrultuda dört farklı AFT modeli geliştirilmiştir. Birinci model, Chen, Roll ve Ross'un (1986) çalışmasında yer alan makroekonomik faktörleri temel almaktadır. İkinci modelde ise literatürde yaygın olarak kullanılan makroekonomik değişkenlere dayalı bir yapı oluşturulmuş ve ayrıca BİST100 endeksinin sektörel getiriler üzerindeki etkisi de modele dâhil edilerek analiz edilmiştir. Üçüncü modelde, ikinci modelde kullanılan değişkenlerden yararlanılmış; ancak BİST100 endeksi modele dahil edilmemiştir. Model 2 ve Model 3'ün karşılaştırılması, BIST100'ün sektörel getirilere etkisini ortaya koymak için oluşturulmuştur. Son olarak dördüncü modelde, ChatGPT aracılığıyla makroekonomik faktörler belirlenmiştir. Araştırma kapsamında geliştirilen modeller, makine öğrenmesi yöntemlerinden Lineer Regresyon (LR), Destek Vektör Regresyonu (SVR), M5P Model Ağacı ve Rastgele Orman (RF) algoritmaları ile analiz edilmiştir. Bulgular, sektörlerin makroekonomik faktörlere tepkilerinde belirgin farklılıklar olduğunu ve tek bir modelin tüm sektörlerde yüksek başarı sağlamadığını göstermiştir. Yöntemler açısından açıklama gücü en başarılı yöntem LR (lineer regresyon) olmuştur. Bu bulgular, değişken seçiminin ve kullanılan yöntemin model başarısı üzerinde belirleyici bir etkisi olduğunu göstermektedir. Çalışmanın son bölümünde, elde edilen bulgular Etkin Piyasalar Hipotezi (EPH) bağlamında değerlendirilmiştir. EPH'ye göre bilgiler anında fiyatlara yansımaktadır; ancak bu çalışmada makroekonomik değişkenlerin sektörel düzeyde etkinliğinin sınırlı kalabileceği sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
This study examines the effects of selected macroeconomic Makroekonomik Değişkenlers related to the Turkish economy on sector indices traded on Borsa Istanbul. The theoretical foundation of the study is based on the Arbitrage Pricing Theory (APT), developed by Stephen Ross in 1976. In this context, four different APT-based models were constructed. The first model includes theoretical macroeconomic factors based on the classical approach of Chen, Roll, and Ross (1986). In the second model, a structure based on macroeconomic variables commonly used in the literature was constructed, and the impact of the BIST100 index on sectoral returns was included in the analysis. In the third model, the same variables used in the second model were utilized; however, the BIST100 index was excluded, thereby isolating its effect. The comparison between the second and third models was conducted to reveal the impact of including the BIST100 index on sectoral returns. In the fourth model, macroeconomic factors were determined through ChatGPT using natural language processing. The models developed within the scope of the study were analyzed using machine learning methods, including Linear Regression (LR), Support Vector Regression (SVR), M5P Decision Tree, and Random Forest (RF) algorithms. The findings revealed significant differences in the responses of sectors to macroeconomic factors, indicating that a single model cannot achieve high performance across all sectors. In terms of explanatory power, the most successful method has been Linear Regression (LR). These results demonstrate that both variable selection and the choice of method have a decisive influence on model performance. In the final part of the study, the findings were evaluated within the context of the Efficient Market Hypothesis (EMH). According to the EMH, information is instantly reflected in prices; however, this study suggests that the effectiveness of macroeconomic variables may be limited at the sectoral level.
Benzer Tezler
- Network analysis of co-search-based investor attention on stock prices
Ortak arama tabanlı yatırımcı dikkatinin hisse senedi fiyatları üzerindeki ağ analizi
MÜGE ÖZDEMİR
- Finansal varlıkları fiyatlama modeli ile arbitraj fiyatlama teorisinin İMKB'de karşılaştırılması
Comparison of capital asset pricing model with arbitrage pricing theory in ISE
AHMET KEMAL KAVURMACI
- Gelişmekte olan menkul kıymet borsalarında arbitraj fiyatlama teorisinin test edilmesi
Testing arbitrage pricing theory on developing economies stock exchanges
BOUBACAR AMADOU CISSE
- Varlık fiyatlama modeli ile arbitraj fiyat modelinin karşılaştırılması: BİST üzerinde bir uygulama
The comparison of capital asset pricing model and arbitrage pricing model: Practice on BIST
İLKER AKKAN
- Varlık fiyatlama modelleri aracılığıyla dinamik portföy yönetimi
Dynamic portfolio management by using the asset pricing models
MUSTAFA ÖZÇAM
