Journals / Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2019 / Cilt: 19 - Sayı: 3

FUZZY MEAN ABSOLUTE DEVİATİON MODEL IN OPTIMAL PORTFOLIO SELECTION AND BIST 30 APPLICATION

OPTİMAL PORTFÖY SEÇİMİNDE BULANIK ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE BİST 30 UYGULAMASI

Pages
611–629
Publication Date
2022-10-11
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)

Thus, by decreasing the risk with the proposed portfolio diversification, this study can be interpreted as a contribution to the more reliable local optimum presentation to the investors.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Investors who want to evaluate their savings in securities instruments want to prepare a portfolio consisting of securities that provide maximum return with minimum risk in making decisions about which investment tool they should invest in.
📊
Key Findings & Data:Optimal portfolios were created using the monthly return ratios of 26 stocks, which are continuously traded in the BIST-30 index between January, 2010 and December, 2018.
💡
Conclusion & Impact:Thus, by decreasing the risk with the proposed portfolio diversification, this study can be interpreted as a contribution to the more reliable local optimum presentation to the investors.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2010 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Investors who want to evaluate their savings in securities instruments want to prepare a portfolio consisting of securities that provide maximum return with minimum risk in making decisions about which investment tool they should invest in. In this study, classical and fuzzy linear programming models based on the Mean Absolute Deviation model developed by Konno-Yamazaki are used. Optimal portfolios were created using the monthly return ratios of 26 stocks, which are continuously traded in the BIST-30 index between January, 2010 and December, 2018. As a result of the analysis, different portfolio proposals were made according to different investor types by using fuzzy mean absolute deviation model. When obtained portfolios are considered, it is seen that the number of stocks to be invested increases as the expected rate of return increases. Thus, by decreasing the risk with the proposed portfolio diversification, this study can be interpreted as a contribution to the more reliable local optimum presentation to the investors.

Özet

Tasarruflarını menkul kıymet araçlarında değerlendirmek isteyenyatırımcılar, hangi yatırım aracına, ne oranda yatırım yapmaları gerektiğineyönelik karar almada minimum risk ile maksimum getiri sağlayan menkulkıymetlerden oluşan portföyü hazırlamak istemektedirler. Bu çalışmadaKonno-Yamazaki tarafından geliştirilen, ortalama mutlak sapma modelinedayalı klasik ve bulanık doğrusal programlama modelleri kullanılmıştır. Ocak2010 - Aralık 2018 tarihleri arasında BIST- 30 endeksinde sürekli işlemgören 26 adet hisse senedine ait aylık getiri oranları kullanılarak optimalportföyler oluşturulmuştur. Yapılan analiz sonucunda, bulanık ortalamamutlak sapma modeli ile farklı yatırımcı tiplerine göre farklı portföyönerilerinde bulunulmuştur. Elde edilen portföyler değerlendirildiğinde,beklenen getiri oranı arttıkça yatırım yapılacak hisse senedi sayısının daarttığı görülmüştür. Böylece çalışmada önerilen portföy çeşitlendirmesininriski azaltarak, yatırımcıya daha güvenilir yerel optimum sunulmasına katkısağladığı yorumu yapılabilmektedir.

🔖

Cite This Article

ÜNAL, H., PAKSOY, S. (2022). FUZZY MEAN ABSOLUTE DEVİATİON MODEL IN OPTIMAL PORTFOLIO SELECTION AND BIST 30 APPLICATION. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 19 - Sayı: 3, 611–629. https://ajindex.com/articles/426700

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Aliev, R., Abiyev R. and Menekay M. (2008), Fuzzy Approach To Portfolio Selection Using Genetic Algorithms, Intelligent Automation and Soft Computing, 14(4), s.525-540.
  2. Bekçi, İ. (2001), Optimal Portföy Oluşturulmasında Bulanık Doğrusal Programlama Modeli ve İMKB’de Bir Uygulama (Yayımlanmamış Doktora Tezi), Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta. Borsa İstanbul, http://www.borsaistanbul.com/(Erişim Tarihi: 28/12/2018)
  3. Erdaş, M. L. ve Demir Y. (2016), Bulanık Doğrusal Programlama Yöntemiyle Bir Portföy Optimizasyonu Modelinin Geliştirilmesi: Bist30 Endeksinde Bir Uygulama, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(45), s. 768-789.
  4. Güngör, İ., Aycan M. ve Demir Y. (2005), Bulanık Ortamda Portföy Optimizasyonu, Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 5(10), s. 104-120.
  5. Kardiyen, F. (2008), Portföy Optimizasyonunda Ortalama Mutlak Sapma Modeli ve Markowitz Modelinin Kullanımı ve İMKB Verilerine Uygulanması, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(2), s. 335-350.
  6. Konno, H. and Yamazaki H. (1991), Mean–Absolute Deviation Portfolio Optimization Model and Its Applications to Tokyo Stock Market, Management Science, 37(5), s. 519-531.
  7. Lai, Y.J. and Hwang C. L. (1992), Fuzzy Mathematical ProgrammingMethods and Applications, Heidelberg, Berlin: Springer-Verlag. Lintner, J. (1975), The Valuation of Risk Assets and The Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets, The Review of Economics and Statistics, s.13-37.
  8. Markowitz, H. M. (1952),
  9. Portfolio Selection, Journal of Finance, 7, s.77-91.
  10. Markowitz, H. M. (1959), Portfolio Selection: Efficent Diversification of Investments, New York: JohnWiley and Sons. Markowitz, H. M. (1989), Mean-Variance Analysis in Portfolio Choice and Capital Markets, New York: Basil Blackwell. Mossin, J. (1966), Equilibrium in A Capital Asset Market, Econometrica: Journal of the Econometric Society, s.768-783.
  11. Pai, G. V. and Michel T. (2013), Fuzzy Decision Theory Based Optimization of Constrained Portfolios Using Metaheuristics, in: Fuzzy Systems (FUZZ), 2013 IEEE International Conference on. IEEE, s.1-8.
  12. Perold, A. F. (1984),
  13. Large-Scale Portfolio Optimization, Management Science, 30(10), s.1143-1160.
  14. Sarokolaei, M. A., Salteh H. M. and Edalat A. (2013), Presenting A Fuzzy Model for Fuzzy Portfolio Optimization with the Mean Absolute Deviation Risk Function, European Online Journal of Natural and Social Sciences, 2(3), s.1793-1799.
  15. Sharpe, W. F. (1964),