Journals / Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2018 / Cilt: 21 - Sayı: 40

The Stock Selection with Ward, K-Means and Two-Steps Clustering Analysis Methods Based on the Financial Indicators

WARD, K-ORTALAMALAR VE İKİ ADIMLI KÜMELEME ANALİZİ YÖNTEMLERİ İLE FİNANSAL GÖSTERGELER TEMELİNDE HİSSE SENEDİ TERCİHİ

Pages
401–436
Publication Date
2018-12-15
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The clusters are evaluated based on the average of the financial indicators and the number of shares, and the preferable clusters are indicated.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, a data mining approach for classification of stocks into clusters is presented.
📊
Key Findings & Data:For these purposes, a total of 69 stocks were clustered by using Ward method as a hierarchical clustering method, K-Means method as a non-hierarchical clustering method, and two-step clustering (hybrid) method.
💡
Conclusion & Impact:The clusters are evaluated based on the average of the financial indicators and the number of shares, and the preferable clusters are indicated.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Stock Preference · Cluster Analysis · Financial Ratios

Abstract

In this study, a data mining approach for classification of stocks into clusters is presented. After classification, the stocks could be selected from these groups for building a portfolio. This study aims to create an effective portfolio from stocks traded in Stock Exchange Istanbul using three different clustering analysis methods. Another purpose of the study is to test the availability of clustering analysis methods to create an efficient portfolio of stocks. For these purposes, a total of 69 stocks were clustered by using Ward method as a hierarchical clustering method, K-Means method as a non-hierarchical clustering method, and two-step clustering (hybrid) method. The financial indicators that used in this study were obtained from financial statements and stock price movements of companies. As a result of the study, clusters formed according to all three methods are generally similar. The clusters are evaluated based on the average of the financial indicators and the number of shares, and the preferable clusters are indicated.

Özet

Bu çalışmada hisse senetlerinin sınıflandırılmasında kullanılan bir veri madenciliği yaklaşımı sunulmuştur. Hisse senetleri sınıflandırıldıktan sonra portföyde yer alacak hisse senetleri oluşan gruplar içerisinden seçilebilecektir. Bu çalışma, üç farklı kümeleme analizi yöntemi kullanılarak Borsa İstanbul’da işlem gören hisse senetlerinden etkin bir portföy oluşturulmasını amaçlamaktadır. Çalışmanın bir başka amacı ise hisse senetlerinden etkin bir portföy oluşturmada kümeleme analizi yöntemlerinin kullanılabilirliğinin sınanmasıdır. Bu amaçlarla hiyerarşik kümeleme yöntemlerinden Ward yöntemi, hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemlerinden K-Ortalamalar yöntemi ve iki adımlı kümeleme yöntemleri kullanılarak toplam 69 adet hisse senedi kümelenmiştir. Kümeleme analizinde kullanılan finansal göstergeler şirketlerin finansal tablolarından ve hisse senedi fiyat hareketlerinden elde edilmiştir. Çalışma sonucunda her üç yönteme göre oluşan kümeler genel itibariyle benzer şekillenmiştir. Kümeler, finansal gösterge ortalamaları ve hisse senedi sayıları temel alınarak değerlendirilmiş ve tercih edilebilecek kümeler belirtilmiştir.

🔖

Cite This Article

TEKİN, B. (2018). The Stock Selection with Ward, K-Means and Two-Steps Clustering Analysis Methods Based on the Financial Indicators. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 40, 401–436. https://ajindex.com/articles/109152

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Ada, A. A. (2015). Kümeleme Analizi İle AB Ülkeleri ve Türkiye’nin Sürdürülebilir Kalkınma Açısından Değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (29). Aktaş, R. ve Doğanay, M. M. (2007). Grouping Emerging Stock Markets Based on Market Data, BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar, 1(2). Aldenderfer, M. S. ve Blashfield, R. K. (1984). Quantitative Applications in the Social Sciences: Cluster analysis Thousand Oaks, CA: SAGE Publications Ltd doi: 10.4135/9781412983648 Arnott, R. D. (1980). Cluster analysis and stock price comovement. Financial Analysts Journal, 36 (6), 56-62.
  2. Atan, M. (2005). Karesel Programlama ile Portföy Optimizasyonu. VII. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Mayıs, 26-27.
  3. Aydoğan, K. ve Güney, A. (1997). Hisse senedi fiyatlarının tahmininde F/K oranı ve temettü verimi. İMKB Dergisi, 1(1), 83-96.
  4. Basalto, N., Bellotti, R., De Carlo, F., Facchi, P. ve Pascazio, S. (2005). Clustering stock market companies via chaotic map synchronization. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 345(1-2), 196-206.
  5. Cattell, R. (1944). A note on correlation clusters and cluster search methods. Psychometrika, 9(3), 169-184.
  6. Ceylan, Z., Gürsev, S. ve Bulkan, S. (2017). İki Aşamalı Kümeleme Analizi ile Bireysel Emeklilik Sektöründe Müşteri Profilinin Değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(4), 475-485.
  7. Cornish, R. (2007). Statistics: 3.1 Cluster Analysis, 02.03.2016 tarihinde http:// statstutor.ac.uk/resources/uploaded/clusteranalysis.pdf adresinden erişildi. Çakmak, Z. (1999). Kümeleme Analizinde Geçerlilik Problemi Ve Kümeleme Sonuçlarinin Değerlendirmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(3), 187-205.
  8. Da Costa Jr, N., Cunha, J., ve Da Silva, S. (2005). Stock selection based on cluster analysis. Economics Bulletin, 13(1), 1-9.
  9. Dehuan, J. ve Jin, Z. (2008). Firm Performance and Stock Returns: An Empirical Study of the Top Performing Stocks Listed on Shanghai Stock Exchange. Academy of Accounting and Financial Studies Journal, 12(1), 79. Demir, A. (2001). Hisse Senedi Fiyatını Etkileyen İşletme Düzeyindeki Faktörler ve Mali Sektör Üzerine İMKB’de Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2). Demirtaş, Ö. ve Güngör, Z. (2004). Portföy yönetimi ve portföy seçimine yönelik uygulama. Journal of Aeronautics and Space Technologies, 1(4), 103-109.
  10. Doherty, K.A.J., Adams, R.G., Davey, N. ve Pensuwon, W. (2005). Hierarchical Topological Cluster Lear