Journals / Ege Akademik Bakış / 2012 / Cilt: 12 - Sayı: 2

Trade volume constraint on optimal portfolio preference based on Markowitz model

Markowitz modeline dayalı optimal portföy seçiminde işlem hacmi kısıtı

Pages
183–192
Publication Date
2022-10-12
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 resulting analysis presented that the trading volume is one of the constraints that can affect the selection of investors.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In terms of securities, portfolio is a pool composed of at least two securities to reduce risk and to obtain the highest return on the anticipated risk.
📊
Key Findings & Data:In our study, several portfolios composed of stocks listed in ISE-30 index were constructed.
💡
Conclusion & Impact:The resulting analysis presented that the trading volume is one of the constraints that can affect the selection of investors.
🔬Design:Lab & Field Experiment
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In terms of securities, portfolio is a pool composed of at least two securities to reduce risk and to obtain the highest return on the anticipated risk. Investors intend to compose the optimal portfolio mix with the least risk level that is maximizing their expected returns. The preferred constraints set up within framework of expected returns have organic importance in the composition of security mix. Both individual approaches and decisions arising from the economic indicators can be effective as preference constraints during the portfolio selection. Within the framework of all these expected return, risk and constraints, the formation of the most appropriate security mix is called portfolio optimization. In our study, several portfolios composed of stocks listed in ISE-30 index were constructed. According to the Markowitz’s portfolio optimization method based on average variance, to measure the trading volume’s effect on the construction of the optimum portfolio, the trading volume was included among the preference constraints. The resulting analysis presented that the trading volume is one of the constraints that can affect the selection of investors.

Özet

Menkul kıymetler açısından portföy, riski azaltmak ve üstlenilen riske göre en yüksek getiriyi sağlamak amacı ile en az iki menkul kıymetten oluşan bir havuzdur. Yatırımcılar, beklenen getirilerini maksimize edecek, en düşük risk düzeyine sahip olan, portföy karmasını oluşturmayı amaçlar. Söz konusu beklenen getiriler çerçevesinde konulan tercih kısıtları da menkul kıymet karmasının oluşturulmasında yapısal öneme sahiptir. Portföy seçiminde etkili olabilecek tercih kısıtları arasında, yatırımcıların hem bireysel kararları, hem de ekonomik göstergelerden kaynaklanan kararları yer alabilir. Tüm bu beklenen getiri, risk ve kısıtlar çerçevesinde en uygun menkul kıymet karmasının oluşturulmasına portföy optimizasyonu adı verilmektedir. Çalışmada, İMKB-30 ‘da işlem gören hisse senetlerinden oluşan portföyler oluşturulmuştur. Markowitz’in ortalama varyansa dayalı portföy optimizasyonu yöntemi çerçevesinde, hisse senetlerinin işlem hacmi düzeylerinin optimum portföyün oluşturulmasında etkisinin ölçülebilmesi amacıyla, tercih kısıtları içerisine işlem hacmi dahil edilmiştir. Yapılan analizde, işlem hacminin yatırımcıların portföy seçimini etkileyebilecek bir kısıt olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

UYAR, U., KANGALLI, S. G. (2022). Trade volume constraint on optimal portfolio preference based on Markowitz model. Ege Akademik Bakış, Cilt: 12 - Sayı: 2, 183–192. https://ajindex.com/articles/495435

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (18)

  1. Akgüç, Ö. (2008) Finansal Yönetim, 7. Baskı, İstanbul.
  2. Avcıol Basım Yayın. Andersen, T.G. (1996) “Return Volatility and Trading Volume: an Information Flow Interpretation of Stochastic Volatility” Journal of Finance, 51:169-204.
  3. Atan, M. (2005) “Karesel Programlama ile Portföy Optimizasyonu” VII. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Mayıs 26-27,
  4. İstanbul.
  5. Baklavacı, H., Kasman, A. (2006) “An Empirical Analysis of Trading Volume and Return Volatility Relationship in The Turkish Stock Market” Ege Academic Review, 6:115-125.
  6. Campbell, J.Y., Grossman, S.J., Wang, J. (1993) “Trading Volume and Serial Correlation in Stock Returns” The Quarterly Journal of Economics, 108(4):905- 939. Cohen, K.J., Pogue, J.A. (1967) “An Empirical Evaluation of Alternative Portfolio Selection Models” Journal of Business, 40(2):166-193.
  7. Çakmak, E. T. (2008) “Stokastik Programlama Yaklaşımı ile Portföy Optimizasyonu: İMKB’de Bir Uygulama” Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Elmas B., Temurlenk, M. S. (1997) “Hisse Senedi Fiyatı-İşlem Hacmi Arasındaki Granger Nedensellik: İMKB’de Hisse Bazlı Bir Analiz” İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Dergisi, 11(43):1-15.
  8. Elton, E.J., Gruber M.J.(1973) “Estimating the Dependence Structure of Share Prices” Journal of Finance, 28(5):1203-32.
  9. Ercan, M. K., Ban, Ü. (2010) Finansal Yönetim, 6. Baskı,
  10. Ankara,
  11. Gazi Kitapevi. Floros, C., Vougas, D.V. (2007) “Trading volume and Returns Relationship in Greek Stock Index Futures Market: GARCH vs. GMM” International Research Journal of Finance and Economics, 12:98-115.
  12. Harris, M., Raviv, A. (1993) “Differences Of Opinion Make A Horse Race” The Review of Financial Studies, 6:479-506.
  13. Hicks, J.R. (1935) “A Suggestion for Simplifying the Theory of Money” Economica, 2(5):1-19.
  14. Jain, P.C., Joh, G. (1988) “The Dependence Between Hourly Prices and Trading Volume” The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 23(3):269-283.
  15. Karpoff, J. M. (1987) “The Relation Between Price Changes and Trading Volume: A Survey” The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 22(1):109-126.
  16. Kayalıdere, K., Aktaş, H. (2009) “İMKB’de Fiyat- Hacim İlişkisi-Asimetrik Etkileşim” Yönetim ve Ekonomi, 16(2):49-62.
  17. Kıran, B. (2010) “İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda İşlem Hacmi ve Getiri Volatilitesi” Doğuş Üniversitesi Dergisi, 11(1):98-108
  18. Lamoureux, C.G., Lastrapes, W.D. (1990) “Heteroskedasticity in Stock Return Data: Volume Versus GARCH Effects” Journal of Finance