KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2021 / Sayı: 28

Borsa İstanbul Alt Sektör Analizi: Portföy Optimizasyonu ve Koruma Oranı

Gürkan BOZMA
Salih AYDIN
Serkan KÜNÜ
Sayfa
323–337
Yayın Tarihi
2021-10-30
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)

Yapılan VAR(1)-DCC GARCH modeli analiz sonuçlarına göre alt sektörler arasında getiri belirsizliği geçişkenliklerinin istatistiki olarak anlamlı olduğu tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yatırımcılar için finansal piyasalarda risk-getiri dengesi oldukça fazla önem arz etmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Etkin sınır noktasında portföy optimizasyonu sağlanır ve bu nokta yatırımcılar için yatırımın en optimal şekilde yapılacağı yerdir.
💡
Sonuç & Katkı:Yapılan VAR(1)-DCC GARCH modeli analiz sonuçlarına göre alt sektörler arasında getiri belirsizliği geçişkenliklerinin istatistiki olarak anlamlı olduğu tespit edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2004-2019 Verileri
⚙️Değişkenler:Koruma Oranı · Optimal Portföy Ağırlığı · DCC-GARCH

Özet

Yatırımcılar için finansal piyasalarda risk-getiri dengesi oldukça fazla önem arz etmektedir. Bir takım yatırımcılar yüksek risk-yüksek getiri beklentisi içerisinde yatırımlarını yaparken bazı yatırımcılar düşük risk alarak düşük getiriye rıza gösterebilir. Portföy optimizasyonunu optimal bir şekilde oluşturabilen yatırımcılar yüksek getiriye ulaşabilirken riske karşı kendisini koruyabilmektedir. Etkin sınır noktasında portföy optimizasyonu sağlanır ve bu nokta yatırımcılar için yatırımın en optimal şekilde yapılacağı yerdir. Bu çalışmada, BİST’de yer alan 22 alt sektörün getiri belirsizlikleri arasındaki geçişkenlik ilişkilerinin yanı sıra optimal portföy ağırlıkları ve koruma oranları 2004-2019 döneminde günlük veri setiyle VAR(1)-DCC GARCH modeli kullanılarak elde edilmesi amaçlanmıştır. Yapılan VAR(1)-DCC GARCH modeli analiz sonuçlarına göre alt sektörler arasında getiri belirsizliği geçişkenliklerinin istatistiki olarak anlamlı olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın ana amacı olan koruma oranlarına ve optimal portföy ağırlıklarına göre en ucuz koruma oranı alım pozisyonunda Telekom sektörü ve Yiyecek sektörüyle, en pahalı koruma oranı alım pozisyonunda Sanayi sektöründe görülmüşken satım pozisyonunda Basit Metal sektörü tespit edilmiştir. Optimal portföy ağırlık oranına göre ise hizmetler sektörünün diğer sektörlere göre daha karlı olduğu tespit edilmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BOZMA, G., AYDIN, S., KÜNÜ, S. (2021). Borsa İstanbul Alt Sektör Analizi: Portföy Optimizasyonu ve Koruma Oranı. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı: 28, 323–337. https://ajindex.com/articles/726247

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Abay, R. (2013). “Markowitz Karesel Programlama ile Portföy Seçimi: İMKB 30 Endeksinde Riskli Portföylerin Seçimi”. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22 (2), 175-194.
  2. Ayan, T. Y., & Ali, A. K. A. Y. (2014). Tahmine Dayalı Portföy Optimizasyonu: Modern Portföy Teorisinde Risk Ve Beklenen Getiri Kavramlarına Alternatif Bir Yaklaşım. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 119-132.
  3. Baillie, R. T., & Myers, R. J. (1991). “Bivariate GARCH Estimation of the Optimal Commodity Futures Hedge”. Journal of Applied Econometrics, 6 (2), 109-124.
  4. Benet, B. A. (1992). “Hedge Period Length and Ex-Ante Futures Hedging Effectiveness: The Case of Foreign-Exchange Risk Cross Hedges”. The Journal of Futures Markets, 43 (1), 163. Cecchetti, S. G., Cumby, R. E., & Figlewski, S. (1988). “Estimation of the Optimal Futures Hedge. The Review of Economics and Statistics, 70 (4), 623-630.
  5. Chen, S. S., Lee, C. F., & Shrestha, K. (2004). “An Empirical Analysis of the Relationship between the Hedge Ratio and Hedging Horizon: A Simultaneous Estimation of the Short‐and Long‐Run Hedge Ratios”. Journal of Futures Markets: Futures, Options, and Other Derivative Products, 24 (4), 359-386.
  6. Chou, W. L., Denis, K. F., & Lee, C. F. (1996). “Hedging with the Nikkei Index Futures: The Convential Model Versus the Error Correction Model”. The Quarterly Review of Economics and Finance, 36 (4), 495-505.
  7. Civan, M. (2010), Sermaye Piyasası Analizleri ve Portföy Yönetimi, Bursa: Ekin Kitabevi, 1. Baskı.
  8. Çelik, İ. (2014). “Vadeli İşlem Piyasasında Optimal Hedge Rasyosunun Statik ve Dinamik Teknikler Yardımıyla Hesaplanması”. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 6 (3), 1-13.
  9. Degiannakis, S., & Floros, C. (2010). “Hedge Ratios in South African Stock İndex Futures”. Journal of Emerging Market Finance, 9 (3), 285-304.
  10. Demiguel, V., Garlappi, L., & Uppal, R. (2009). Optimal versus naive diversification: How inefficient is the 1/N portfolio strategy?. The review of Financial studies, 22(5), 1915-1953.
  11. Ederington, L. H. (1979). “The Hedging Performance of the New Futures Markets”. The Journal of Finance, 34 (1), 157-170.
  12. Engle, R.F., 2002. Dynamic conditional correlation: a simple class of multivariategeneralized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal ofBusiness & Economic Statistics 20, 339–350
  13. Fabozzı, F.J., Gupta, F., Markowıtz, H.M. (2002),
  14. The Legacy Modern Portfolio Theory, The Journal of Investing, 11(3), 7-22.
  15. Floros, C., & Vougas, D. V. (20