Journals / Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi / 2020 / Cilt: 7 - Sayı: 1

Optimum Portfolio Creation: BIST Corporate Governance Index (XKURY) Application

Optimum Portföy Oluşturma: BIST Kurumsal Yönetim Endeksi (XKURY) Üzerine Bir Uygulama

Pages
161–180
Publication Date
2020-01-15
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)

As a result of the comparison, the results supporting the validity of the Mean Variance Model were obtained.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:As financial markets have a wide range of investment instruments, investors face a wide range of investment instruments.
📊
Key Findings & Data:In the BIST Corporate Governance Index (XKURY), it was modeled on the monthly closing prices of the stocks in 2009-2018.
💡
Conclusion & Impact:As a result of the comparison, the results supporting the validity of the Mean Variance Model were obtained.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2009-2018 Verileri
⚙️Variables:Portföy Optimizasyonu · Optimum Portföy · Ortalama Varyans Modeli

Abstract

As financial markets have a wide range of investment instruments, investors face a wide range of investment instruments. Investors are in the effort to create an optimum portfolio that will provide them with the highest level of benefit among all these investment instruments. In this study, Markowitz Mean Variance method, which is accepted as the beginning of modern portfolio theory in finance field, was used respectively. In the BIST Corporate Governance Index (XKURY), it was modeled on the monthly closing prices of the stocks in 2009-2018. Sharpe ratios and coefficients of variation are also included in the application. The portfolios created with Mean Variance Model were compared with EYG6HS model based on 6 stocks with the highest yield and equal weight. As a result of the comparison, the results supporting the validity of the Mean Variance Model were obtained.

Özet

Finansal piyasalar, geniş bir yelpazeye sahip yatırım enstrümanlarını barındırdığından yatırımcılar çok çeşitli yatırım araçlarıyla karşı karşıya kalmaktadırlar. Yatırımcılar bu yatırım araçları arasından en büyük faydayı sağlayacak optimum portföy oluşturma çabası içindedirler. Bu çalışmada, finans alanında modern portföy kuramının başlangıcı kabul edilen Markowitz Ortalama Varyans metodu kullanılıp, BİST Kurumsal Yönetim Endeksinde (XKURY) yer alan hisse senetlerinin 2009-2018 yılları arasındaki aylık kapanış fiyatlarından hareketle modelleme yapılmış ve portföy optimizasyonu uygulamasıyla optimum portföyler oluşturularak gerçekleşen sonuçların beklenen sonuçlarla uyum içinde olduğu saptanmıştır. Ayrıca Sharpe oranları ve değişim katsayıları da dikkate alınarak Ortalama Varyans Modeli ile en yüksek getirili ve eşit ağırlıklı 6 hisse senedi seçimine dayalı EYG6HS modeli ile oluşturulan portföylerin, kıyaslaması yapılmıştır. Karşılaştırma sonucunda Ortalama Varyans modelinin geçerliliğini destekleyen sonuçlar elde edilmiştir.

🔖

Cite This Article

BAŞAR, G. P., KUVAT, Ö. (2020). Optimum Portfolio Creation: BIST Corporate Governance Index (XKURY) Application. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 1, 161–180. https://ajindex.com/articles/34295

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (6)

  1. Abay, R. (2013). Markowitz karesel programlama ile portföy seçimi: İMKB-30 endeksinde riskli portföylerin seçimi. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. Cilt: 22. Sayı: 2: 175-194.Adıgüzel, M. B. (2019). Parçacık sürü optimizasyonu ile portföy optimizasyonu: Borsa İstanbul ulaştırma sektörü hisseleri üzerine bir uygulama. Journal Of Yaşar University, 14, 126-136.Aksoy, E. E. (2014).
  2. Uluslarası portföy yönetimi, Ankara:
  3. Detay Yayıncılık.Aksu, M. ve Aytekin, S. (2015). Kurumsal yönetim ilkelerine uyum notu ile hisse senedi getirisi ilişkisi: BIST kurumsal yönetim endeksi (XKURY) üzerine bir uygulama. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, Cilt 6, No 13: 202-219Alagöz, A. & Kutlu, M. (2012). Parçacık sürü optimizasyonu yaklaşımı ile emtia piyasasında portföy optimizasyonu. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, Cilt 12, No 23: 35-50.Altaylıgil, B. (2008). Portföy seçimi için ortalama-varyans-çarpıklık modeli. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. Cilt: 37. Sayı: 2: 65-78.
  4. Atan, M. (2005). Karesel programlama ile portföy optimizasyonu. VII. Ulusal Ekonometri Ve İstatistik Sempozyumu, Mayıs, 26-27.Ayaydın, H. (2013). Türkiye’deki emeklilik yatırım fonlarının performanslarının analizi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 22, Sayı 2: 59-80.Aygören, H. ve Akyer, H. (2013). “Etkin portföylerin belirlenmesinde veri aralığı, hisse senedi sayısı ve risk düzeyi faktörlerinin etkisi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, C.5, S.2:9-17.Başar G. P. (2019). Optimum portföy oluşturma ve BIST’te bir uygulama, Balıkesir Üniversitesi,
  5. Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme ABD. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi.133s.Bayramoğlu, M. F. ve Yayalar, N. (2017). Portföy seçiminde toplam riski temel alan portföy performans ölçütlerinin değerlendirilmesi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 17, Sayı:1: 1-28.Birgili, E.; Tuna, G. (2010). Markowitz ve tek endeks modellerinin uygulanması: İMKB 30 endeksi üzerinde karşılaştırmalı analiz. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C. 15, S.3: 1-18.Cihangir, M. Karaçizmeli G., A. ve Sabuncu, İ. (2008). optimal portföy seçiminde Konno-Yamazaki modeli yaklaşımı ve İMKB mali sektör hisse senetlerine uygulanması. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, No: 3: 125-142.
  6. Çalışkan, T. (2011). Black-Litterman ve Markowitz ortalama varyans modeliyle oluşturulan portföylerin performansları