KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Journal of Yasar University / 2022 / Cilt: 17 - Sayı: 65

Sektör Düzeyinde Portföy Çeşitlendirmesi ve Optimizasyonu, Türkiye Uygulaması

Portfolio Diversification and Optimization at Industry Level, Evidence from Turkey

Tarana AZIMOVA
Sayfa
277–294
Yayın Tarihi
2022-10-19
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)

Faktör analizi sonuçları, yurt içi portföy oluşturmak isteyen yatırımcılar için önemli çeşitlendirme fırsatlarının mevcut olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma ortalama-varyans, ortalama-VaR ve ortalama-CVaR portföy optimizasyonu modellerini kullanarak Türkiye’de yatırımcıların yurtiçi çeşitlendirme fırsatlarını araştırmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu makalemizde 2007 ve 2020 yılları arasında Türkiye’de sektör düzeyinde çeşitlendirme potansiyelini ve yatırım fırsatlarını incelemektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Faktör analizi sonuçları, yurt içi portföy oluşturmak isteyen yatırımcılar için önemli çeşitlendirme fırsatlarının mevcut olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2007 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışma ortalama-varyans, ortalama-VaR ve ortalama-CVaR portföy optimizasyonu modellerini kullanarak Türkiye’de yatırımcıların yurtiçi çeşitlendirme fırsatlarını araştırmaktadır. Bu makalemizde 2007 ve 2020 yılları arasında Türkiye’de sektör düzeyinde çeşitlendirme potansiyelini ve yatırım fırsatlarını incelemektedir. Bu çalışma, yurtiçi çeşitlendirme fırsatlarını belirlemek için faktör analizini kullanmaktadır ve piyasa endeksindeki sektörlerin en uygun ağırlığını ölçmektedir. Faktör analizi sonuçları, yurt içi portföy oluşturmak isteyen yatırımcılar için önemli çeşitlendirme fırsatlarının mevcut olduğunu göstermektedir. Yazarlar toptan ve perakende ticaret, taşıma ve ulaşım sektörlerin siyasete yön verenler tarafından öncelik verilmesi gerektiğini ortaya koymaktadır. Bu sektörlerin belirli bir risk seviyesinde en yüksek getiriye sahip oldukları gözlemlenmektedir.

Abstract

This paper applies the mean-variance, mean-VaR, and mean-CVaR portfolio optimization approach to investigate opportunities for domestic diversification from Turkey investors’ viewpoints. We explore diversification potential and investment opportunities at the industry level for the time period between 2007 and 2020. The study uses factor analysis to determine domestic diversification opportunities and measure the optimal weight of sectors in the market index. Results from factor analysis show that for investors who desire to create a domestic portfolio considerable diversification opportunities are available. Portfolio optimization analysis indicates that the wholesale, retail trade and transportation industries should be prioritized by the policymakers, as these industries earn the highest returns at a given risk level.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AZIMOVA, T. (2022). Sektör Düzeyinde Portföy Çeşitlendirmesi ve Optimizasyonu, Türkiye Uygulaması. Journal of Yasar University, Cilt: 17 - Sayı: 65, 277–294. https://ajindex.com/articles/568816

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Akyuwen, R., Boffey, R. R., Powell, R. J., &Wijaya, K. (2017).Optimizing the industry mix of Indonesian portfolios. KINERJA, 18(2), 101-114.
  2. Allen, D., Kramadibrata, A., Powell, R., & Singh, A. (2012). Conditional value at risk applications to the global mining industry. Journal of Business and Policy Research, 7(3), 11-23.
  3. Allen, D.E. and R.J. Powell, (2007). Thoughts on VaR and CVaR. Proceedings of the International Congress on Modelling and Simulation, 10(13), 1843-1850.
  4. Allen, D., & Powell, R. (2011). Measuring and optimising extreme sectoral risk in Australia. Asia Pacific Journal of Economics and Business, 15(1), 1-14.
  5. Al Janabi, M. A. (2014). Optimal and investable portfolios: An empirical analysis with scenario optimization algorithms under crisis market prospects. Economic Modelling, 40, 369-381.
  6. Alexander, G. J., & Baptista, A. M. (2002). Economic implications of using a mean-VaR model for portfolio selection: A comparison with mean-variance analysis. Journal of Economic Dynamics and Control, 26(7-8), 1159-1193.
  7. Anderson, T. W. and H. Rubin (1956). Statistical inference in factor analysis, 2nd edition, University of California Press.
  8. Akyuwen, R., Boffey, R. R., Powell, R. J., &Wijaya, K. (2017). Optimizing the industry mix of Indonesian portfolios. KINERJA, 18(2), 101-114.
  9. Antoniou, A., Olusi, O., Paudyal, K. (2010). Equity home-bias: A suboptimal choice for UK investors? European Financial Management 16, 449–479.
  10. Allen, D., Kramadibrata, A., Powell, R., & Singh, A. (2012).Conditional value at risk applications to the global mining industry. Journal of Business and Policy Research, 7(3), 11-23.
  11. Allen, D., & Powell, R. (2011). Measuring and optimising extreme sectoral risk in Australia. Asia Pacific Journal of Economics and Business, 15(1), 1-14.
  12. Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J. M., & Heath, D. (1997). Thinking coherently. 10, 68-71.
  13. Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J. M., & Heath, D. (1999). Coherent measures of risk. Mathematical finance, 9(3), 203-228.
  14. Bali, T. G. & Engle, R. F. (2010).The intertemporal capital asset pricing model with dynamic conditional correlations. Journal of Monetary Economics, 57(4), 377-390.
  15. Bai, Z.D.; Liu, H.X.; Wong, W.K. (2009) Enhancement of the applicability of Markowitz’s portfolio optimization by utilizing random matrix theory. Math. Finance, 19, 639–667.
  16. Brandt, M. W. & Kang, Q. (2004). On the relationship between the conditional mean and volatility of stock returns: A latent VAR approach. Journal of Financial E