Dergiler / Maliye ve Finans Yazıları / 2019 / Sayı: 112
Portföy Risk Analizleri: Uluslararası Hisse Senedi Piyasalarından Kanıtlar
- Sayı
- 2019 · Sayı: 112
- Sayfa
- 199–224
- DOI
- —
Özet
Portföy teorisinde yatırımcıların genelinin riskten kaçınma eğilimi gösterdikleri kabul edilir. Bu nedenle doğru portföy kararlarının verilebilmesinde yatırım yapılacak piyasaların risk düzeyinin doğru bir şekilde ölçülmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada ABD (S&P500), Fransa (CAC40), Almanya (DAX30), Japonya (NIKKEI225) ve Kanada’dan (S&P TSX) oluşan beş gelişmiş ülke gösterge hisse senedi endeksi ile Çin (SSE Composite), Brezilya (IBOVESPA), Meksika (IPC) , Hindistan (S&P BSE Sensex), Tayvan (TSEC Weighted), Endonezya (Jakarta Composite), G. Kore (KOSPI Composite) ve Türkiye’den (BIST100) oluşan 8 gelişen ülke gösterge hisse senedi endekslerinin finansal risk düzeyleri Filtrelenmiş tarihi simülasyon ve Monte Carlo simülasyon yöntemleri ile ölçülmüştür. Çalışmada hem aşağı hem de yukarı yönlü piyasa riski üzerinde durulmuş ve hem FHS hem de MC yöntemleri için beklenen kayıp tutarları (Expected shortfall, ES) da hesaplanmıştır. Çalışma bulguları sırasıyla BIST100, BOVESPA, SSE Composite ve DAX30 endekslerinin en riskli; S&P TSX, TSEC Weighted ve Jakarta Composite endekslerinin ise en az riskli endeksler olduğuna işaret etmektedir. Bulgular ayrıca, portföy riskinin ölçümünde hisse senedi endekslerinin karakteristik özelliklerini dikkate alan model yapılarının kullanılmasının daha doğru sonuçlara ulaşılabilmesi açısından önemli olduğuna işaret etmektedir.
Abstract
Portfolio theory assumes investors are risk-averse, so accuratelymeasuring the level of financial risk in the stock markets is essentialto making correct portfolio decisions. Using both filtered historicaland Monte Carlo simulations, this study measures the market risk offive developed and eight emerging stock markets. The results show thatthe riskiest stock indices are the ISE100, BOVESPA, SSE Compositeand DAX30, respectively, whereas the S&P TSX, TSEC Weighted andJakarta Composite indices are found to be the least risky. Findings alsoindicate that it is important to use models that take into account thestylized facts of financial variables such as stock indices to obtain moreaccurate results when measuring portfolio risk.