Journals / Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2009 / Cilt: 6 - Sayı: 11

Assessing of firms using a fuzzy model and optimal portfolio composing: An application in cement industry

Bulanık bir modelle firmaları değerlendirme ve optimal portföy oluşturma: Çimento sektöründe bir uygulama

Pages
478–502
Publication Date
2022-10-18
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 study shows that the fuzzy TOPSIS model could be used to form an optimal portfolio.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In today’s developed financial markets, investors have gained the opportunity to have got various investment tools.
📊
Key Findings & Data:In choosing an optimal portfolio, investors aim to maximize expected rate of return on the one hand and to minimize the potential risks on the other.
💡
Conclusion & Impact:The study shows that the fuzzy TOPSIS model could be used to form an optimal portfolio.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In today’s developed financial markets, investors have gained the opportunity to have got various investment tools. They try to form the most optimal portfolio fitting best to their necessities among them. In choosing an optimal portfolio, investors aim to maximize expected rate of return on the one hand and to minimize the potential risks on the other. For this porpuse, many different methods have been since Markowitz. The study aims at forming an optimal portfolio by using a fuzzy TOPSIS modeled with the financial rations obtained from the balance sheets of 10 ISE quoted cement factories(F1,…,F10) with the total assets between 100.000.000YTL-400.000.000 YTL. Fuzzy TOPSIS method is the calculation of the closeness coefficients by means of fuzzy positive ideal solution and fuzzy negative ideal solution. Alternatives are ranked in accordance with the calculated closeness coefficients. The result of the study ranks the firms on the order of closeness coefficients, which indicates that F7, F8 and F9 are top three firms and F10 is the last firm on the list. The study shows that the fuzzy TOPSIS model could be used to form an optimal portfolio.

Özet

Gelisen finansal piyasalarda yatırımcılar çok çesitli yatırım araçlarıyla karsı karsıya gelmektedirler. Yatırımcılar bunlar arasından kendilerine uygun optimal portföyü olusturmaya çalısmaktadırlar. Optimal portföy seçiminde, yatırımcılar portföyün beklenen getiri oranını maksimize ederken riski minimum yapmak isterler. Markowitz’den bu yana portföy olusturmaya yönelik çok farklı yöntemler kullanılmıstır. Çalısmada İMKB’ye kote edilmis çimento sektöründeki 26 firmadan sermaye büyüklügü 100.000.000 YTL ile 400.000.000 YTL arasında olan 10 firmanın (F1,…,F10) 2006 yılında yayınlanan bilançolarından hesaplanan finansal rasyo oranları kullanılarak, bir bulanık TOPSIS modeli ile optimal portföy olusturulmaya çalısılmıstır. TOPSIS modeli, fuzzy pozitif ideal çözüm ve fuzzy negatif ideal çözüm vasıtasıyla yakınlık katsayılarını hesaplar. Hesaplanan yakınlık katsayılarına göre de alternatifler sıralanır. Çalısma sonucunda firmalar yakınlık katsayılarına göre sıralanmıs ve F7, F8, F9, firmaları ilk üç sırada yer alırken F10 firması son sırada yer almaktadır. Bu çalısma, bulanık TOPSIS modelinin optimal portföy olusturmada kullanılabilecegini göstermistir

🔖

Cite This Article

VURUR, S. N., ÖZDEMİR, L., ECER, F. (2022). Assessing of firms using a fuzzy model and optimal portfolio composing: An application in cement industry. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 11, 478–502. https://ajindex.com/articles/583144

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Abdelaziz, F. B., Aouni B. ve Fayedh R. E. (2007). “Multi-objective Stochastic Programming for Portfolio Selection”. European Journal of Operational Research, 177, 1811-1823.
  2. Akay, D., Çetinyokus T. ve Dagdeviren M. (2002). “Portföy Seçimi Problemi İçin KDS/GA Yaklasımı”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 17 (4), 125-138.
  3. Atan, M. (2005). “Çok Amaçlı Hedef Programlama ile Optimal Portföy Seçim Modelinin İMKB 100 Endeksine Uygulanması”. 9. Ulusal Finans Sempozyumu, Nevsehir. Atan, M. ve Duman, S. (2005). “Konno-AYamazaki Portföy Modelinin Dogrusal Programlama ve Bulanık Dogrusal Programlama Yardımıyla Çözümlenmesi”. 4. İstatistik Kongresi. Ballestero, E., Günther M., Pla-Santamaria D. ve Stummer C. (2007). “Portfolio Selection Under Strict Uncertainty: A multi-criteria Methodology and its Application to the Frankfurt and Vienna Stock Exchanges”. European Journal of Operational Research, 181, 1476-1487.
  4. Bandemer, H. ve Gottwald, S. (1995). “Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, Fuzzy Methods with Applications”. John Wiley & Sons Ltd., England. Bozdag, N., Altan S. ve Duman S. (2005). “Minimax Portföy modeli ile Markowitz Ortalama Varyans Portföy Modelinin Karsılastırılması”. VII. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, İstanbul.
  5. Byrne, P. (1995). “Fuzzy Analysis a Vague Way of Dealing with Uncertainty in Real Estate Analysis”. Journal of Property Valuation & Investment, 13 (3), p. 22-41.
  6. Cebeci, U. ve Beskese, A. (2002). “An Approach to the Evaluation of Quality Performance of the Companies in Turkey”. Managerial Auditing Journal, 17 (1), p. 92-100.
  7. Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for Group Decision- Making under Fuzzy Environment, Fuzzy Sets and Systems, 114, p. 1-9.
  8. Chen, C. T. (2001). “A Fuzzy Approach to Select the Location of the Distribution Center”. Fuzzy Sets and Systems, 118, p. 65-73.
  9. Chen, C. T., Lin, C. T. ve Huang, S. F. (2006). "A Fuzzy Approach for Supplier Evaluation and Selection in Supply Chain Management”. International Journal of Production Economies, p. 1-13.
  10. Cheng, S., Chan, C. W. ve Huang, G. H. (2002). “Using Multiple Criteria Decision Analysis for Supporting Decisions of Solid Waste Management”. Journal of Environment Science Health, 37 (6), p. 975-990.
  11. Chou, T. Y. ve Liang, G. S. (2001). “Application of A Fuzzy Multi- Criteria Decision Making Model for Shipping Company Performance Evaluation”. Maritime Policy & Management, 28 (4), p. 375-392.
  12. Chunhachinda, P., Dandapani S. H. ve Prakash A. J. (1997). “Por