Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAraştırma sonucuna göre Ledoitve Wolf (2004)’ün küçülme tahmin edicisi ile İMKB’de daha dü şük riske sahip olan ve daha kolay yönetilebilir portföy seçe neklerine ulaşmak mümkün olmuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Portföy seçim sürecinde; beklenen getiri vektörü ve kovaryansmatrisinin tahmin edilmesi iki önemli girdidir. Bu çalışmadafarklı tekniklerin kullanılması ile gerçekleştirilen kovaryansmatrisi tahmininin; portföy riski üzerindeki etkisinin araştırıl masına odaklanılmıştır. Portföy seçim işlemi 1986:01-2009:12dönemleri arasında gerçekleştirilmiştir. Veri seti olarak da budönem içinde İMKB’de işlem gören tüm hisse senetlerinin gün lük kapanış fiyatları kullanılmıştır. Portföy seçim modeli olarakMarkowitz Modeli kullanılmıştır. Yatırım ufku olarak bir gün, birhafta, on beş gün, bir ay ve bir yıllık periyotlar tercih edilmiştir.Kovaryans tahmin edicileri olarak ise örnek kovaryans tahminedicisi ile Ledoit ve Wolf(2004) tarafından geliştirilen küçülmetahmin edicisi kullanılmıştır. Araştırma sonucuna göre Ledoitve Wolf (2004)’ün küçülme tahmin edicisi ile İMKB’de daha dü şük riske sahip olan ve daha kolay yönetilebilir portföy seçe neklerine ulaşmak mümkün olmuştur.
Abstract
The expected return vector and covariance matrix estimationare important input on the portfolio selection process. Inthis study, the use of different techniques to estimate thecovariance matrix have been focused on the research ofimpact on portfolio risk. Portfolio selection process is carriedout the periods of 1986:01-2009:12. The daily closing price ofall stocks listed on the ISE as data set in this period is used.Markowitz portfolio selection model is used as a model.Investment horizon of one day, a week, for fifteen days,one month and one-year periods were chosen. The samplecovariance estimator with the shrinkage estimato rdevelopedby Ledoit and Wolf(2004) as covariance estimators is used.According to the research results, the ISE with a lower riskand more easily managed portfolio options have been able toachieve by shrinkage estimator of Ledoit and Wolf(2004).