Journals / Business and Management Studies: An International Journal / 2020 / Cilt: 8 - Sayı: 5

ULUSLARARASI BORSA ENDEKSLERİNDE PORTFÖY OPTİMİZASYONU İLE RİSK YÖNETİMİ

Pages
4157–4174
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)

Sharpe performans ölçütü yüksek olan portföyün riskinin de yüksek olduğu gözlemlenmiş ve bu doğrultuda, riskten kaçma eğiliminde olan yatırımcıya kazanç yaratacak portföy sunarken, yatırımcının katlanmayı göze aldığırisk düzeyini %62 oranında artırması durumunda kazancını üçe katlayabileceği çalışmanın sonucu olarak yatırımcılara ve araştırmacılara sunulmaktadır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Çalışmada, optimum portföy oluşturmak için literatürde yer alan birçok yöntem içerisinden yaygın olarak kullanılan Markowitz Ortalama Varyans yöntemi seçilmiş olup, Türkiye ile ticari ilişkileri kuvvetli ülkelerin endekslerinde yer alan paylar ile birliktebu hisse senetlerinin 2010-2019 yılları arasındaki aylık kapanış fiyatlarından yararlanılarak, minimum riske ya da maksimum kazanca sahip optimum portföyler oluşturulmuştur.
📊
Key Findings & Data:Ortalama Varyans Modeli ile oluşturulan portföylerin, Sharpe oranları da modele dahil edilerek, oluşturulan portföyler hem getirileri hem de Sharpe performans ölçütü açısından karşılaştırılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Sharpe performans ölçütü yüksek olan portföyün riskinin de yüksek olduğu gözlemlenmiş ve bu doğrultuda, riskten kaçma eğiliminde olan yatırımcıya kazanç yaratacak portföy sunarken, yatırımcının katlanmayı göze aldığırisk düzeyini %62 oranında artırması durumunda kazancını üçe katlayabileceği çalışmanın sonucu olarak yatırımcılara ve araştırmacılara sunulmaktadır.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:2010-2019 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Özet

Çalışmada, optimum portföy oluşturmak için literatürde yer alan birçok yöntem içerisinden yaygın olarak kullanılan Markowitz Ortalama Varyans yöntemi seçilmiş olup, Türkiye ile ticari ilişkileri kuvvetli ülkelerin endekslerinde yer alan paylar ile birliktebu hisse senetlerinin 2010-2019 yılları arasındaki aylık kapanış fiyatlarından yararlanılarak, minimum riske ya da maksimum kazanca sahip optimum portföyler oluşturulmuştur. Ortalama Varyans Modeli ile oluşturulan portföylerin, Sharpe oranları da modele dahil edilerek, oluşturulan portföyler hem getirileri hem de Sharpe performans ölçütü açısından karşılaştırılmıştır. Minimum risk düzeyine sahip olan portföyün %0,74 oranında getiri yarattığı, Sharpe oranının maksimize edildiği portföyün ise %2,1 oranında getiri yarattığı sonucuna ulaşılmıştır. Sharpe performans ölçütü yüksek olan portföyün riskinin de yüksek olduğu gözlemlenmiş ve bu doğrultuda, riskten kaçma eğiliminde olan yatırımcıya kazanç yaratacak portföy sunarken, yatırımcının katlanmayı göze aldığırisk düzeyini %62 oranında artırması durumunda kazancını üçe katlayabileceği çalışmanın sonucu olarak yatırımcılara ve araştırmacılara sunulmaktadır.

🔖

Cite This Article

ÇÖMEZ, G., BAŞARIR, Ç. (2020). ULUSLARARASI BORSA ENDEKSLERİNDE PORTFÖY OPTİMİZASYONU İLE RİSK YÖNETİMİ. Business and Management Studies: An International Journal, Cilt: 8 - Sayı: 5, 4157–4174. https://ajindex.com/articles/351923

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Abid, F., Leung, P. L., Mroua, M., &Wong, W. K. (2014). International Diversification Versus Domestic Diversification: Mean-Variance Portfolio OptimizationandStochasticDominanceApproaches. Journal of Risk and Financial Management, 7(2), 45-66.
  2. Akdağ, S. (2019). Döviz Kurları ve Değerli Madenlerin Portföy Sürecine Dâhil Edilmesinin Optimizasyon Sonuçları Üzerine Etkisi: Bulanık Doğrusal Programlama ile Bir Uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (37), 217-234.
  3. Akdağ, S., & Ekinci, M. A. (2018). Bulanık Mantık ve Uluslararası Çeşitlendirme ile Portföy Optimizasyonu: Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülkelerin Hisse Senedi Endeksleri ile Bir Uygulama. AcademicReview of Economics&AdministrativeSciences, 11(3), 26-41.
  4. Ayayadın, H. (2014).
  5. Uluslararası Çeşitlendirme, Finansal Bulaşma ve Küresel Finansal Kriz İlişkisi Üzerine Bir Çalışma. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 28(3), 43-67.
  6. Bayramoğlu, M. F., &Başarır, Ç. (2019). International Diversified Portfolio OptimizationWithArtificialNeural Networks: An Application WithForeignCompaniesListed on NYSE. In Machine Learning TechniquesforImproved Business Analytics, 201-223,
  7. IGI Global. Bessler, W., Opfer, H., &Wolff, D. (2017). Multi-Asset Portfolio OptimizationandOut-Of- SamplePerformance: An Evaluation of Black–Litterman, Mean-Variance, andNaïveDiversificationApproaches. TheEuropeanJournal of Finance, 23(1), 1-30.
  8. Bolak, M. (ed.) (2004), Risk ve Yönetimi. İstanbul:
  9. Birsen Yayınevi.
  10. Eiling, E., Gerard, B., Hillion, P., &De Roon, F. A. (2012). International Portfolio Diversification: Currency, Industryand Country EffectsRevisited. Journal of International Money and Finance, 31(5), 1249- 1278. Investing, https://www.investing.com/indices/indices-futures, Erişim 13/12/2019.
  11. Jiang, C., Ma, Y., &Aa, Y. (2013). International DiversificationBenefits: An InvestigationFromThePerspective Of ChineseInvestors. China Finance Review International, 3(3), 225- 249. Kabundi, A., &Mwamba, J. M. (2012). Applying A GeneticAlgorithmto InternationalDiversification of EquityPortfolios: A South AfricanInvestorPerspective. South AfricanJournal of Economics, 80(1), 91-105.
  12. Mansourfar, G., Mohamad, S., &Hassan, T. (2010). TheBehavior of MenaOilandNon- OilProducingCountries in International Portfolio Optimization. TheQuarterlyReview of Economicsand Finance, 50(4), 415-423
  13. Okuyan, H. A., &Deniz, D. (2017). Portföy Yönetiminde Uluslararası Çeşitlendirme Üzerine Uygulamalı Bir Çalışma. Hacettepe Üniversitesi İkt