Search

In this study, we construct portfolios including gold and six major stock exchanges (İsbank, Garanti Bank, Akbank, Yapı Kredi Bank, Halkbank, and Vakıfbank) by using three different dynamic portfolio approaches (i.e., minimum variance, minimum correlation, and minimum connectedness approaches). The aim of the study is to investigate whether gold can be used as a hedge against six major banks operating in Turkey. Further, this study also aims to measure the hedging effectiveness of gold. We adopt a fully time-varying parameter vector auto-regression (TVP-VAR) econometric framework, applied to daily data spanning June 2018 to November 2022. Empirical results show that the optimal ratio of gold in bank stocks varies between 39% and 53%, depending on time and portfolio construction approach. It is observed that the volatility of bank stocks in the portfolios has decreased by approximately 75%. According to the MCP and MCoP approaches, the highest return was obtained from the portfolio constructed with the MVP approach. In addition, the empirical findings show that gold can be used as a hedging instrument against banking stocks in bear market conditions., Bu çalışmada minimum varyans, minimum korelasyon ve minimum bağlantılılık yaklaşımları ile altın ve altı büyük bankanın (İş Bankası, Garanti Bankası, Akbank, Yapı Kredi Bankası, Halkbank ve Vakıfbank) hisse senedinden oluşan portföyün finansal analizi yapılmıştır. Çalışmanın amacı altının Türkiye’de faaliyet gösteren altı büyük banka hisse senetlerine karşı finansal koruma sağlayıp sağlamadığının araştırılmasıdır. Ayrıca bu çalışmada altının finansal koruma etkinliğinin ölçülmesi de amaçlanmıştır. Analiz edilen veriler günlük frekansta olup gözlem dönemi 01.01.2018- 08.11.2022 arasını içermektedir. Çalışma kapsamında kullanılan portföy oluşturma yaklaşımı TVP-VAR modelinden elde edilmiştir. Ampirik sonuçlar, zamana ve portföy oluşturma yaklaşımına bağlı olarak altının banka hisse senetleri içindeki optimal oranının %39 ile %53 oranında değiştiğini göstermektedir. Oluşturulan portföylerde söz konusu bankaların hisse senedi oynaklıklarının yaklaşık %75 oranında azaldığı gözlemlenmiştir. MCP ve MCoP yaklaşımları ile karşılaştırdığında en yüksek kümülatif getirinin olduğu yaklaşım MVP yaklaşımıdır. Ayrıca, çalışma kapsamında elde edilen bulgular altının ayı piyasasında banka hisse senetleri için iyi bir finansal koruma sağladığını göstermektedir.

In today's developing financial markets, variouscomplex techniques are used in the creation of portfolios that will provide thebest return to the investors. In this study, a portfolio selection model thatincludes investment data and expert opinions is proposed. This model consistsof two stages. In the first stage, the weight of the criteria in the portfolioselection problem was determined by the Constrained Fuzzy Analytic HierarchyProcess method proposed by Enea and Piazza. In the second stage, the modelproposed by Lai and Hwang was used to solve the problem of fuzzy linearprogramming to be formed by using the determined criteria weights. These twomethods in the literature use triangular fuzzy numbers to solve the problem.The methods used in this study were developed for trapezoidal fuzzy numbers(TrFNs) and an alternative method for portfolio selection problems wasproposed., Günümüzün gelişmekte olan finansal piyasalarında, yatırımcılara en iyigetiriyi sağlayacak portföylerin oluşturulmasında çeşitli karmaşık tekniklerkullanılmaktadır. Bu çalışmada, yatırıma ilişkin verilerin ve uzmangörüşlerinin de dikkate alındığı bir portföy seçim modeli önerilmiştir. Model ikiaşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada portföy seçim problemindeki kriterlerinağırlığı, Enea ve Piazza tarafından önerilen Kısıtlı Bulanık Analitik HiyerarşiSüreci yöntemiyle belirlenmiştir. İkinci aşamada, Lai ve Hwang tarafındanönerilen model, belirlenen kriterlerin ağırlıkları kullanılarak oluşturulanbulanık doğrusal programlama problemini çözmek için kullanıldı. Literatürdekibu iki yöntem ile üçgen bulanık sayılar kullanmaktadır. Bu çalışmada,kullanılan bu iki yöntem yamuk bulanık sayılar için geliştirilmiş ve portföyseçim problemleri için alternatif bir yöntem önerilmiştir.

In the study, the maximum drawdown criterion frequently used by investment specialists and fund managers in the practice of risk factor measurement was carried out. Within the scope of the study, Risky, Non-Risky and Equally Weighted portfolios have been established with the stocks listed on BIST100 and S&P500 indexes. The weight of each stock in the portfolios whose performance was measured for the year 2016 was arranged according to the expected maximum drawdown. With the aim of determining the highest expected drop points, daily returns of associated stocks between January 1, 2010, and December 31, 2015, were utilized. As a result of the study, it was confirmed that for the BIST100 index, the non-risky portfolio provides the highest return as opposed to expectations, while for the S&P500 index, risky portfolios provide the highest return in parallel with the expectation. When we look at 2016 as a year when sharp declines were experienced for the BIST100 index, it is possible to say that the non-risky portfolios yield higher returns correspond with the expectations. Finally, it has been determined that non-risky portfolios created from stocks in related indices performed better than other portfolios according to Sharpe (1966) and Treynor (1965) performance indexes. When examining the performance outputs of portfolios formed by both indexes for 2016, it is possible to say that the predictions of investors who prefer low risk have been realized.

Birden fazla ve birbiri ile çelişen amaçlara sahip karar problemlerinin çözümünde klasik tek amaçlı optimizasyon yöntemleri yetersiz kalmaktadır. Böyle bir durumda Çok Amaçlı Karar Verme tekniklerinin kullanımına ihtiyaç duyulmaktadır. Charnes ve Cooper tarafından 1955'te geliştirilen Hedef Programlama, en bilinen Çok Amaçlı Karar Verme yöntemlerinden biridir. Hedef programlama, günümüze kadar birçok alanda yaygın olarak kullanılmıştır. Yöntemin portföy optimizasyonu uygulamalarındaki kullanımın yazında sık rastlanılmamaktadır. Temel portföy optimizasyonunda yatırım alternatifleri arasından yapılacak seçimle belirli getiri seviyesi için riskin en düşük seviyede gerçekleştirilmesi istenir. Söz konusu bu tip temel yaklaşımda tek bir amaç bulunmaktadır. Halbuki, portföy seçim sürecinde karar verici getiri ve risk dışında birçok amaca sahip olabilmektedir. Bu tip karar modellerinin çözümü ise klasik tek amaçlı optimizasyon yöntemleri ile olamamaktadır. Hedef Programlama hem bireysel hem de kurumsal yatırımcılara, onların kişisel amaçlarına yönelik esnek bir yapı sunup birbiri ile çelişen amaçların varlığında dahi uzlaşık bir çözüm sağlayabilmektedir. Bu özelliği ile Hedef Programlama'nın, finans alanında ve özellikle portföy seçim problemlerinin çözümünde kullanılmasının oldukça elverişli olabileceği görülmektedir.Bu çalışmanın amacı; hisse senetlerinin getiri ve risklerinin dışında, hisse senetlerini ihraç eden şirketlerin finansal ve borsa performans göstergelerini de hedefleyen çok amaçlı portföy seçimini gerçekleştirmek ve buna bağlı olarak portföy performansını araştırmaktır. Çalışmanın veri kümesi, Ocak 2010- Aralık 2013 yılları arasında BIST 100 endeksinde yer alan imalat sanayi sektörüne ait hisse senetlerinin aylık kapanış fiyatlarından ve bu hisse senetlerini ihraç eden şirketlerin bağımsız denetimden geçmiş mali tablo verilerinden oluşmaktadır. Oluşturulan modellerde, getiri ve risk amaçlarının yanında şirketlerin kârlılıklarına ve piyasa değerlerine yönelik amaçlar da yer almaktadır. Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modeli'nden faydalanılarak oluşturulan bu çok amaçlı optimum portföy seçimi modelleri, Öncelikli Hedef Programlama ile çözülmektedir. Çözümden elde edilen portföylerin dört yıllık performansları ölçülmekte, ölçüm için Treynor Performans Ölçüsü kullanılmaktadır. Elde edilen performans sonuç değerleri BIST 100 endeksinin performansı ile karşılaştırılmaktadır. Bu karşılaştırma ile elde edilen portföylerin piyasanın üzerinde getiri sağladığı gösterilmektedir.Anahtar Sözcükler:Hedef Programlama, Portföy Seçimi, Çok Amaçlı Portföy Seçimi, Portföy Optimizasyonu Classic single objective optimization methods are insufficient in solving problems of decision making problems which have multiple and contradictory objectives. In such a case, the use of Multiple Objective Decision Making Methods is needed. Goal Programming developed by Charnes and Cooper in 1955 is one of the well known Multiple Objective Decision Making Methods. Until today, Goal Programming have been widely used in many fields. It is not often observed in the literature the use of Goal programming in portfolio optimization.On the basis of portfolio optimization, it is aimed to perform the minimum risk for the certain level of return with the choice between alternative investments. There is one objective in this type of basic approach. However, in the portfolio selection process, decision maker may have multiple objectives apart from return and risk. The solution of this type of decision making models can not be carried out with classic single objective optimization methods. Goal Programming provide a compromise solution even in the presence of conflicting objectives by offering a flexible structure for both institutional and individual investors personel purposes. With above mentioned feature, it seems that using Goal Programming in the field of finance and especially in the solution of portfolio selection problems seems quite convenient. The purpose of this study is to perform multi objective portfolio selection also aiming companies that issue stocks performance indicator apart from stocks return and risk and analyze this portfolio's performance correspondingly. The study sample consist of stock's closing price took part BIST 100 index manufacturing industry during January 2010 - December 2013 and financial statements of companies that issue these stocks passed external audit. In generated models, profitability and market value objectives for companies is available alongside risk and return. This multiple objective optimum portolio selection models generated by Capital Asset Pricing Model is solved by using Lexicographic Goal Programming. 4 years of portfolio performances obtained by solving models is measured and Treynor Performance Measure is used in measurement. Performance solution values is compared with performance value of BIST 100 index. The comparison shows that portfolio performances provide return above the market.Keywords : Goal Programming, Portfolio Selection, Multi Objective Portfolio Selection, Portfolio Optimization 124

Portföy bir yatırımcının sahip olduğu menkul kıymetlerin listesidir. Portföy yönetimi ise yatırımcının elindeki fonların, mevcut menkul kıymetler arasında minimum risk ve maksimum karlılığı sağlayacak şekilde dağıtılmasıdır. Bu çalışmada ilk olarak portföy yönetimi ile ilgili teorik bilgiler verilmiş, portföy seçim modelleri üzerinde durulmuştur. Daha sonra bulanık mantık teorisi hakkında temel tanımlar verilmiş ve bulanık doğrusal programlama yaklaşımları üzerinde durulmuştur. Çalışmanın son bölümünde Werners' ın geliştirdiği modele, Fiyat/Kazanç oranı ve Toplama-dağıtım endeksi kısıtları eklenmiş ve yeni bir model oluşturulmuştur. Bu modelin LINDO 6.1 paket programı ile çözülmesi sonucu oluşturulan portföy %7,43' lük bir risk ve %4' lük beklenen getiri oranı sağlamaktadır. VOB' da işlem gören opsiyonlu alım durumunun probleme katılması ile % 9,09' luk bir beklenen getiri elde etmek mümkün olmaktadır., Portfolio is the list of securities that an investor owns. The portfolio management is the distribution of funds that an investor owns between existing securities in a way to provide minimum risk and maximum profit. In this study, at first theoretical information on portfolio management is given and portfolio selection models are studied. Then, basic definitions on fuzzy logic are made and fuzzy linear programming approaches are briefly explained. Price/Earnings Ratio and Accumulation-Distribution Index constraints added to model developed by Werners? and a new model was created The portfolio created as a result of solving that model using LINDO 6.1, provides a risk with 7,43% and an expected return with 4%. It is possible to obtain an expected return with 9,09% by adding call options proceeding in the VOB to the problem.

Mete, Sinan ( Aksaray, Yazar ), Menkul kıymetlerin diğer yatırım araçlarına göre daha yüksek getiriler sağlaması bunlar üzerine ilginin artmasına neden olmuştur. Günümüzde hem atıl olan fonların ekonomiye akmasının sağlanması hem de küçük tasarruf sahiplerinin tasarruflarını değerlendirmesine imkân vermesi nedeniyle menkul kıymet yatırımlarının pek çok kişinin ilgi alanı olmasını sağlamıştır. Özellikle değişken getirili menkul kıymet yatırımları riskli yatırımlardır ve bu riski dağıtmanın (azaltmanın) en uygun yolu menkul kıymetlerin çeşitlendirilmesi yani portföy oluşturulmasıdır. Hedef programlaması menkul kıymetlere yatırım yapacak olan yatırımcının oluşturmak istediği portföy seçiminde sağlamak istediği birden çok amacı (isteği) mümkün olduğunca sağlamaya imkan veren bir yöntemdir. Bu çalışmada, İMKB 100 Endeksinde bulunan şirketler üzerinde çok amaçlı hedef programlama yöntemi kullanılarak portföy seçim modelinin uygulamaları yapılmıştır. Çalışmada İMKB 100 endeksi içinden seçilen hisse senetlerinin sistematik riskleri (Beta katsayıları) ve beklenen getirileri hesaplanmış ve yatırımcının karını en çoklayacağı bir hedef programlaması modeli geliştirilmiştir., The fact that financial assets earn higher returns than other investment instruments has caused an increased interest on these types of assets. Due to the fact that financial assets enable idle funds to flow into the economy and that this kind of investments provide small savers opportunities for their savings, investments on financial assets have become a great interest of many people. Financial assets presenting varying returns are risky investments and the best way of reducing this risk is the diversification of financial assets (i.e. forming a portfolio). Goal programming is a method which enables the realization of multiple objectives in the choice of portfolio that an investor, planning to invest in financial asset, wishes to form. In this paper, the applications of portfolio choice model have been carried out by using multi-objective goal programming method for the companies in Istanbul Stock Exchange (ISE) 100 Index. The systematic risks (Beta coefficients) and expected returns of some stocks selected from ISE 100 index are calculated. Furthermore, a goal programming model that an investor can maximize his/her profit is developed.

TEZ7963 Tez (Yüksek Lisans) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 2010. Kaynakça (s. 55-57) var. vii, 70 s. ; 29 cm. At the present day, the concept of profitability has gained much importance as well as the premium production and growth in the insurance market. In order to make a progress towards the profitability, insurance companies should prefer to set a balance strategy between premium production and profit by taking the branches with positive loss ratios into consideration instead of merely orienting to the branches with high premium revenue. In this study the maximization problem is defined, which is needed by a nonlife insurance company to bring the profitability into the desired level by satisfying various constraints at the same time. Problem looks for the optimal numbers of policies to be sold and finds the best solution with simulation. The problem that is modelled is prepared with real market data and analysis of three different cases is made. Günümüzde sigorta sektöründe prim üretimi ve büyümenin yanı sıra karlılık faktörü da çok büyük önem kazanmıştır. Özellikle teknik karlılık konusunda mesafe kaydedebilmek için sigorta şirketleri sadece prim geliri yüksek olan branşlara yönelmek yerine teknik karı ve hasar/prim oranı olumlu olan branşları da dikkate alarak prim üretimi ile karlılık arasında bir denge stratejisi kurmalı ve piyasada bu stratejiye göre hareket etmelidir Bu çalışmada bir hayat dışı sigorta şirketinin karlılığını istenilen seviyede tutması ve aynı zamanda çeşitli kısıtları da tatmin etmesi için gerekli olan kar maksimizasyon problemi tanımlanmıştır. Problem çeşitli branşlar bazında optimal poliçe adetlerini aramakta ve simülasyon ile en iyi çözümü bulmaktadır. Modellenen problem gerçek sektör verisi ile hazırlanmış, ayrıca üç adet farklı senaryonun analizi yapılmıştır.

Portföy seçimi, çok kriterli ve karmaşık bir karar problemidir. Bu çalışmada, en uygun portföyün belirlenmesinde Bulanık ve Klasik Analitik Hiyerarşi Süreci birlikte kullanılmıştır. Hiyerarşik yapının oluşturulması aşamasında, İMKB 30 endeksindeki hisse senetlerinden en düşük korelasyona sahip yedi hisse senedi alternatif hisse senedi olarak belirlenmiştir. Hiyerarşik yapı içerisinde yer kriterlerin belirlenmesinde Temel analizden ve uzman kişilerin görüşlerinden yararlanılmıştır. Her iki teknikle oluşturulan portföylerin performansları Sharpe Ölçütü kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda Bulanık Analitik Hiyerarşi Sürecinin Klasik Analitik Hiyerarşi sürecinden daha etkili bir teknik olduğu görülmüştür. Portfolio selection is a multiple criteria and complex decision problem. In this study, Fuzzy und Classical Analytical Hierarchy Process were used together to determin the optimal portfolio. In the stage of hiyerarchical structure formation, seven stocks with the lowest correlation within ISE 30 were determined as alternative stocks. In the hiyerarchical structure, criteria are determined to be based on Fundemental Analysis und expert opinions. As a result of this study, it was found that Fuzzy Analytical Hierarchy Process is more effective techniques from Classical Analytical Hierarchy Process for optimal portfolio selection. 161