Dergiler / Business and Management Studies: An International Journal / 2022 / Cilt: 10 - Sayı: 2

Borsa İstanbul’da çok faktörlü varlık fiyatlama modellerinin testedilmesi

Testing multi-factor asset pricing models in Borsa Istanbul

Sayfa
555–568
Yayın Tarihi
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

GRS-F test istatistiğine göre ise q- faktör modelinin diğer modellere göre yüksek açıklayıcı güce sahip olduğu bulgusuna ulaşılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı, çok faktörlü varlık fiyatlama modellerinin Borsa İstanbul’da pay senetleri işlem gören mali sektör dışı firmaların oluşturduğu portföyler üzerinde geçerliliğinin test edilmesi ve en iyi açıklama gücüne sahip modelin belirlenmesidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu kapsamda 2008-2019 tarihleri arasında yıllık defter değeri / piyasa değeri (DD / PD), firma büyüklüğü, pazar portföy getirisi, sermaye karlılığı, faaliyet karlılığı, momentum ve entelektüel Katma Değer Katsayı arasındaki ilişkiler panel veri analiziyle incelenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:GRS-F test istatistiğine göre ise q- faktör modelinin diğer modellere göre yüksek açıklayıcı güce sahip olduğu bulgusuna ulaşılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2008-2019 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmanın amacı, çok faktörlü varlık fiyatlama modellerinin Borsa İstanbul’da pay senetleri işlem gören mali sektör dışı firmaların oluşturduğu portföyler üzerinde geçerliliğinin test edilmesi ve en iyi açıklama gücüne sahip modelin belirlenmesidir. Bu kapsamda 2008-2019 tarihleri arasında yıllık defter değeri / piyasa değeri (DD / PD), firma büyüklüğü, pazar portföy getirisi, sermaye karlılığı, faaliyet karlılığı, momentum ve entelektüel Katma Değer Katsayı arasındaki ilişkiler panel veri analiziyle incelenmiştir. Yapılan analizler sonucunda Fama French üç ve beş faktör, Carhart (momentum), q- faktör ve önerilen modeller ile tüm modellerin mali sektör dışı firmaların oluşturduğu portföylerin getirilerinin açıklanmasında başarılı oldukları görülmüştür. GRS-F test istatistiğine göre ise q- faktör modelinin diğer modellere göre yüksek açıklayıcı güce sahip olduğu bulgusuna ulaşılmıştır.

Abstract

This study aims to test the validity of multi-factor asset pricing models on the portfolios of nonfinancial companies whose shares are traded on Borsa Istanbul and to identify the model with the best explanatory power. Accordingly, the relationships between annual book-to-market equity ratio, firm size, market portfolio return, return on capital, operating profitability, momentum and value-added intellectual coefficient between 2008-2019 were analyzed using panel data analysis. As a result of the analyses made, it has been observed that Fama French's three and five factors, Carhart (momentum), q-factor, and suggested models are successful in explaining the returns of portfolios formed by nonfinancial companies. Furthermore, according to the GRS-F test statistic, the q-factor model was found to have higher explanatory power than other models.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÖZER, G., KUTBAY, A. Y. (2022). Borsa İstanbul’da çok faktörlü varlık fiyatlama modellerinin testedilmesi. Business and Management Studies: An International Journal, Cilt: 10 - Sayı: 2, 555–568. https://ajindex.com/articles/470189

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (18)

  1. Arı, G., & Sarıoglu, S. (2021). Fama French Beş Faktörlü Varlık Fiyatlama Modelinin Borsa İstanbul'da 2006–2018 Dönemi İçin Geçerliliğinin Test Edilmesi. 1. Sosyal Ekonomik Arastırmalar Dergisi, 21(2), 114-131.
  2. Bildik, R., & Gülay, G. (2007). Profitability of contrarian strategies: Evidence from the Istanbul stock exchange. International Review of Finance, 7(1-2), 61-87.
  3. Bolak, M. (2004). Risk ve Yönetimi. İstanbul:
  4. Birsen Yayınevi.
  5. Campbell, J. (1996). Understanding risk and return. Journal of Political economy, 104(2), 298-345.
  6. Carhart, M. (1997). On persistence in mutual fund performance. The Journal of finance, 52(1), 57-82.
  7. Chen, L., Novy-Marx, R., & Zhang, L. (2011). An alternative three-factor model. Available at SSRN 1418117, 1-26.
  8. Chiah, M., Chai, D., Zhong, A., & Li, S. (2016). (2016). Daha İyi Bir Model mi? Avustralya'da FamaFransız beş faktör modelinin ampirik bir araştırması. Uluslararası Finans İncelemesi, 16 (4), 595-638. International Review of Finance, 16(4), 595-638.
  9. Doğan, M., Elitaş, B., & Altınay, A. (2019). Fama-French Beş Faktör Varlık Fiyatlama Modeli: Borsa. 23. Finans SempozyumU, (s. 224-237). İstanbul. Dženopoljac, V., Janoševic, S., & Bontis, N. (2016). Intellectual capital and financial performance in the Serbian ICT industry. Journal of Intellectual Capital, 17(2), 373-396.
  10. Ekim, N., Acar, M., & Uçan, O. (2019). Entelektüel Sermayenin Finans Sektöründe Değer Yaratmadaki Rolü: Türk Bankacılık Sektöründe Bir Araştırma. Verimlilik Dergisi, 4, 37-63.
  11. Fabozzi, F., Huang, D., & Wang, J. (2016). What difference do new factor models make in portfolio allocation? Working Paper, EDHEC, 1-52.
  12. Fama, E. (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. Journal of Finance, 25(2), 383-417.
  13. Fama, E. F., & French, K. R. (1995). Size and Book-to-Market Factors in Earnings and Returns. THE JOURNAL OF FINANCE, 50(1), 131-155.
  14. Fama, E. F., & French, K. R. (2006). Profitability, investment and average returns. Journal of financial economics, 82(3), 491-518.
  15. Fama, E. F., & French, K. R. (2012). Size, value, and momentum in international stock returns. Journal of financial economics, 105(3), 457-472.
  16. Fama, E., & French, K. (1998). Value versus growth: The international evidence. The journal of finance, 53(6), 1975-1999.
  17. Fama, E., & French, K. (2017). International tests of a five-factor asset pricing model. Journal of financial Economics, 123(3), 441-463.
  18. Fama, E., & French, K. R. (2015). A five-factor asset pricing model.