SavedAdd your journal

Journals / İşletme Bilimi Dergisi / 2017 / Cilt: 5 - Sayı: 3

Genetik Algortima ile Portföy Seçiminde Kriz Dönemi Etkisi, BİST-30’da Bir Uygulama

Sedat DURMUŞKAYA
Kenish GARAYEV
Pages
173–187
Publication Date
2017-12-31
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)

Sonuç: Yapılan analizler sonucunda çok amaçlı genetik algoritma kullanımının, kriz dönemlerine duyarlı olduğu ve portföy optimizasyonunda olumlu sonuçlar verdiği görülmüştür.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Amaç: Çalışmada temel amacımız, portföy optimizasyonunda genetik algoritma kullanımının finansal kriz dönemleri açısından farklılık gösterip göstermediğini ortaya koymaktır.
📊
Key Findings & Data:Yöntem: Genetik algoritma kullanımının kriz dönemlerindeki etkinliğini ortaya koyabilmek adına, çok amaçlı genetik algoritma yöntemi kullanılarak portföy optimizasyonuna çalışılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Sonuç: Yapılan analizler sonucunda çok amaçlı genetik algoritma kullanımının, kriz dönemlerine duyarlı olduğu ve portföy optimizasyonunda olumlu sonuçlar verdiği görülmüştür.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2008-2011 Verileri
⚙️Variables:Genetik Algoritma · Borsa İstanbul · Portföy Seçimi

Özet

Amaç: Çalışmada temel amacımız, portföy optimizasyonunda genetik algoritma kullanımının finansal kriz dönemleri açısından farklılık gösterip göstermediğini ortaya koymaktır. Yöntem: Genetik algoritma kullanımının kriz dönemlerindeki etkinliğini ortaya koyabilmek adına, çok amaçlı genetik algoritma yöntemi kullanılarak portföy optimizasyonuna çalışılmıştır. Bulgular: Çalışma sonucu elde edilen bulgular dönemler itibariyle farklılıklar göstermiştir. Kriz döneminde (2008-2011) portföye en fazla hisse senedi (9) dahil edilmiştir. Kriz öncesi dönemde en fazla getiri sağlayan portföyün yaklaşık 2 ile 3 hisse senedinden oluştuğu görülmüştür. Kriz sonrası dönemde ise en önemli özellik hisse senetlerinin aylık getirilerinde önemli bir artışın olmasıdır. Tüm dönemler itibariyle baktığımız zaman ise optimum portföyün yaklaşık olarak 5 veya 6 hisseden oluştuğu portföyler olduğu görülmüştür. Sonuç: Yapılan analizler sonucunda çok amaçlı genetik algoritma kullanımının, kriz dönemlerine duyarlı olduğu ve portföy optimizasyonunda olumlu sonuçlar verdiği görülmüştür.

🔖

Cite This Article

DURMUŞKAYA, S., GARAYEV, K. (2017). Genetik Algortima ile Portföy Seçiminde Kriz Dönemi Etkisi, BİST-30’da Bir Uygulama. İşletme Bilimi Dergisi, Cilt: 5 - Sayı: 3, 173–187. https://ajindex.com/articles/9755

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Benbouziane, M. ve S. Sefiane (2012). Portfolio Selection Using Genetic Algorithm. Journal of Applied Finance & Banking. 2. 4, 143-154.
  2. Chang, C. L. ve Y. T. Liu (2007). Genetic Algorithms for Portfolio Selection problems with Minimum Transaction Lots. European Journal of Operational Research. 185. 34, 547-566
  3. Demirtaş, Ö. ve Z. Güngör (2004). Portföy Yönetimi ve Portföy Seçimine Yönelik Uygulama. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi. 1. 4, 103-109. Roudier F., (2006), Portfolio optimization and genetic algorithms., Master’s thesis, Department of Management, Technology and Economics., Swiss Federal Insqtitute of Technology (ETM), Zurich. Guennoun, Z. ve F. Hamza (2012). Stock Portfolio Optimization Using Classification and Genetic Algorithm. Applied Mathematical Sciences. 6. 94, 4673-4684.
  4. Keskintürk, T (2007). Portföy Seçiminde Markowitz Modeli için Yeni Bir Genetik Algoritma Yaklaşımı. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. 18. 56, 78-89.
  5. Küpeli H. (2013). Çok Amaçlı Atama Probleminin Çözümü için Genetik Algoritma ile Bir Yaklaşım, Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi,
  6. Fen Bilimleri Enstitüsü, İzmir.
  7. Lai, K., Yu, L., Wang, S., & Zhou, C. (2006). A double-stage genetic optimization algorithm for portfolio selection. In Neural Information Processing(pp. 928-937). Springer Berlin/Heidelberg. Lin, C. M., & Gen, M. (2007). An effective decision-based genetic algorithm approach to multiobjective portfolio optimization problem. Applied Mathematical Sciences, 1(5), 201-210.
  8. Mani, G. ve S. Mahfoud (2010). Financial Forecasting Using Genetic Algorithms. Applied Artificial İntelligence: An İnternational Journal. 10. 6, 547-566.
  9. Markowitz, H (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance. 7. 1, 77-91.
  10. Vural M. (2005). Genetik Algoritma Yöntemi ile Toplu Üretim Planlama. Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi. İstanbul:
  11. İstanbul Teknik Üniversitesi FBE. Oh, K. J., Kim, T. Y., & Min, S. (2005). Using genetic algorithm to support portfolio optimization for index fund management. Expert Systems with Applications, 28(2), 371-379.
  12. Özdemir, M. (2011). Genetik algoritma kullanılarak portföy seçimi. Iktisat Isletme ve Finans, 26(299), 43-66.
  13. Soam, V., Palafox, L., & Iba, H. (2012, June). Multi-objective portfolio optimization and rebalancing using genetic algorithms with local search. In Evolutionary Computation (CEC), 2012 IEEE Congress on (pp. 1-7).
  14. IEEE. Toloie-Eshlaghy, A., Abdolahi, A., Moghadasi, M., & Maatofi, A. (2011). Using genetic and particle swarm algo