Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması"

Transkript

1 Volume 3 Number 4 01 pp ISSN: Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler Yönünden Karşılaştırılması Tuncer Çalışkana Özet: Bu çalışmanın amacı, Markowtz Ortalama-Varyans Model ve Black-Ltterman Modelyle oluşturulan portföyler beta faktörler, artık dalgalanma dereceler ve toplam rskler bakımından ölçmektr. Çalışmada yılları arasında İMKB 30 da sürekl şlem gören toplam 17 şrkete at pay senetlernn günlük düzeltlmş fyatları kullanılarak br ver set elde edlmştr. Markowtz Ortalama Varyans Model ve Black Ltterman Model kullanılarak toplam 6 portföy oluşturularak her k modelde oluşturulan portföyler rskler açısından karşılaştırılmaktadır. Çalışmanın sonucunda Black Ltterman Model le oluşturulan portföylern beta faktörlernn, artık dalgalanma derecelernn ve toplam rsklernn daha düşük olduğu görülmektedr. Anahtar Sözcükler: Black-Ltterman Model, Markowtz Ortalama Varyans Model, Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereces, Toplam Rsk JEL Sınıflandırması: G11, G1 Comparng Black Ltterman Model and Markowtz Mean Varance Model wth Beta Factor, Unsystematc Rsk and Total Rsk Abstract: Ths study ams to compare Black Ltterman Model and Markowtz Mean Varance Model wth beta factor, unsystematc rsk and total rsk. The data set used n ths study covers daly corrected prces of 17 frms lsted on ISE for the perod between 003 and 009. By usng Markowtz Mean Varance Model and Black Ltterman Model, totally 6 portfolos are formed. Portfolos formed wth two model are compared wth ther rsks. The results of the study llustrates that the portfolos formed wth Black Ltterman Model have lower beta factor, unsystematc rsk and total rsk. Keywords: Black-Ltterman Model, Markowtz Mean-Varance Model, Beta Factor, Unsystematc Rsk, Total Rsk JEL Classfcaton: G11, G1 1. Grş Yrmnc yüzyılın son çeyreğ, teknolojk ve fnansal açıdan çok büyük değşklklere sahne olmuştur. Bu değşm sürecnde, uluslararası tcaretn ve sermaye hareketlernn serbestleşmes, tcaret hacmnn artması, hızlanması, yaygınlaşması ve yen yatırım araçlarının devreye grmes, yen üretm teknkler ve blg ekonomsnn avantajları le büyüyen dünya ekonoms, öneml br değşme uğramıştır. Gelşen teknolojk yapı, yenlkler berabernde getrrken, brçok endüstry de peşnden sürüklemştr. Bu değşmden etklenen fnans a Assst. Prof., Balıkesr Unversty, Faculty of Bandırma Economcs and Admnstratve Scences, Deparment of Busness Admnstraton, Balkesr, Turkey, tuncercalskan@gmal.com

2 Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler dünyası, 1980 lerden sonra hızlı br şeklde değşme maruz kalmıştır. Yaşanan değşmle brlkte ortaya çıkan yen fnansal ürünler, fnans pyasalarını çok daha karmaşık br yapı halne getrmştr (Fnansal Güç İçn: Fnansal Yenlk, 003: 1). Teknolojk gelşmelern son hızla devam ettğ günümüzde blg kaynaklarına ulaşım son derece kolaylaşmıştır. Küreselleşen dünyada yatırımcıların pay senetlerne yatırım kararı verrken brçok değşken göz önünde bulundurması brçok yatırımcının yaptıkları yatırımlardan farklı getrler beklemelerne sebep olmaktadır. Yatırımcılar, beklenen getrler aynı düzeyde olan k yatırımdan rsk düşük olanı terch ederler. Rsk düzeyler aynı olan yatırımlar arasında terch edlecek yatırım aracı se beklenen getrs fazla olanıdır. Çünkü yatırıma karşılık elde edeceğ faydayı en üst düzeye çıkarmak steyen yatırımcı bu amacına ulaşablmek çn ya rskten kaçacak ve düşük kazançla yetnecek, ya da katlanmak zorunda kalacağı her ek rske karşı daha yüksek br getr elde etme beklents çnde olacaktır. En y yatırım portföyüne sahp olmak çn yatırımlar değerlendrlrken getr kadar bu getrlerle lgl olan rskn da ncelenmes gerekmektedr. Bu amaçla portföy seçm çalışmaları Harry Markowtz n Portfolo Selecton başlıklı çalışmasına dayanmaktadır. Markowtz n 195 yılında lk defa yayınlayıp daha sonra ktap halne getrdğ Ortalama - Varyans Optmzasyonu, modern portföy teors nn başlangıcı olarak kabul edlr. Bu yöntem günümüzde de gelşen blgsayar teknolojs ve yen teorler sayesnde artan br vmeyle kullanılmaya devam edlmektedr. Markowtz n portföy seçm model, geleneksel portföy modelne öneml katkıda bulunmuştur. Geleneksel portföy çeştlendrmesne göre, portföyde çeştlendrme yaparak, daha düşük rskl portföyler oluşturmak mümkündür. Markowtz, modern portföy teorsyle, fnansal varlıkların getrler arasındak lşklern de dkkate alınması ve tam poztf lşk çnde bulunmayan varlıkların aynı portföyde brleştrlmesyle beklenen getrden feragat etmekszn rskn azaltılableceğn göstermştr (Markowtz, 195: 77-91). Gelşen teknoloj le brlkte yatırımcılar blgsayar yazılımlarından faydalanarak yatırımlarını yönlendrmeye başlamışlardır. Ancak bu yazılımlar br takım blgsayar uygulamalarının ötesne geçememektedr. Bu yazılımlar, yatırımcı görüşlern dkkate almamakta ve ortak yatırım kümesne sahp bütün yatırımcılar çn aynı rsk düzeynde aynı beklenen getrye sahp portföyler oluşturmaktadır. Ortak yatırım kümesne sahp yatırımcılar, yatırım kümesndek her br yatırım aracı çn farklı görüşlere sahp olablr. Blgsayar uygulamaları bunu dkkate almadığından uygulamada beklenen getr le gerçekleşen getr arasında sapma oluşmaktadır. Bu sapmayı fark eden Black ve Ltterman kend smlern taşıyan model 1991 yılında yazdıkları Global Asset Allocaton Wth Equtes, Bonds and Currences sml makale le dünyaya duyurmuşlardır. Black ve Ltterman, yatırımcı görüşlern çeren portföylern Markowtz Ortalama-Varyans Model nden daha güçlü sonuçlar verdğn tespt etmşlerdr (Black ve Ltterman, 1991). Çalışmanın bundan sonrak aşamasında Markowtz Ortalama Varyans Model ve Black Ltterman Model le oluşturulan portföyler artık dalgalanma dereceler, beta faktörler ve toplam rskler bakımından karşılaştırılmaya çalışılacaktır. 3(4)01 44

3 T. Calskan. Lteratür Taraması Black ve Ltterman kend smlern verdkler Black-Ltterman Model le lgl lk makalelern 1991 yılında Goldman Sachs da yayınlamışlardır. Global Asset Allocaton Wth Equtes, Bonds and Currences adını taşıyan makalenn ardından model daha anlaşılır olarak ortaya koyablmek çn 199 yılında Global Portfolo Optmzaton adını taşıyan knc br makale yayınlamışlardır. Black ve Ltterman ın (199) model le lgl knc makales, temel varsayımlar eşlğnde çeştl sonuçlar ve sonuçları oluşturmak çn gerekl olan grdlern brçoğunu sunmaktadır. Bu çalışmada yatırımcı görüşler le pyasa verlernn nasıl br bütün halne getrleceğ konusu açıklık kazanmaktadır ancak sonsal varyansa lşkn herhang br denklem sunmamaktadırlar. Satchell ve Scowcroft, Wa Lee, Idrozek, ve dğer bazı akademsyenler Black-Ltterman modeln daha anlaşılır hale getrmek çn çeştl çalışmalar yapmışlardır. Ancak bu akademsyenlernde modelde kullanılacak belrszlk düzey ve sonsal varyansla lgl olarak tam br fkr brlğne varamadığı görülmektedr. He ve Ltterman (1999), Black-Ltterman modelne lşkn net ve örnek alınablr br değerlendrme sunmaktadır. Bu çalışmada He ve Ltterman ın sonsal varyansı güncellenmş varyans olarak fade ettğ görülmektedr. Çalışmanın öneml br dğer noktada enformasyon oranı yada görüşlern ağırlığı değern sıfır olarak kabul etmesdr. Ayrıca bu oranı belrszlk düzeyn belrlerken de kullandığı görülmektedr. Buna göre çalışmada belrszlk düzey sıfır olmaktadır. He ve Ltterman ın kaynak verler kullanılarak çalışmalarında fade ettkler varsayımlarını kullanarak elde ettkler sonuçların çoğaltılablr olduğu görülmektedr. Idzorek (004), çalışmasında görüşlern ağırlığını sıfır olarak kabul etmektedr. Ayrıca belrszlk düzeyn yüzdesel br oranla belrlemeye çalıştığı görülmektedr. Sonuçları çoğaltma sürecnde, Idzorek sonsal varyans olarak önsel varyansı kullanmaktadır. Bevan ve Wnkelmann (1998), sonuca ulaşmak çn kullanılacak yöntem hakkında yüzeysel blgler vermektedrler. Çalışmada ne model oluşturmak ne de değerlendrdkler sonuçları çoğaltmak çn gerekl olan detaylar sunulmamaktadır. Bevan ve Wnkelmann, model üzernde yaptıkları bazı ayarlamalarla brlkte, Goldman Sachs ta yürüttükler daha kapsamlı varlık dağıtım sürecnn br parçası olarak Black-Ltterman ı nasıl kullandıklarına dar ayrıntılar sunmaktadır. Satchell ve Scowcroft (000), Black-Ltterman modelnn ayrıntılarını tam olarak ortaya koyduklarını dda etmektedrler. Ancak sonuçlarının çoğaltılması çn yeterl ayrıntıları sunmamaktadırlar. Satchell ve Scowcroft ın çalışmasında t parametresne dğer akademsyenlere göre çok farklı baktıkları görülmektedr. t parametresnn 1 olarak alınması gerektğn savunmaktadırlar. Ayrıca belrszlk düzey le lgl herhang br açıklama bulunmamaktadır. Satchell ve Scowcroft, Black-Ltterman ın ana denklemne yönelk ayrıntılı br açıklama yapmaktadır. Chrstadoulaks ve Cass (00), Bayesyen model le lgl bazı ayrıntılar ve modelle lgl varsayımları sunmakta ve sonsal getrlere yönelk ana denklemler ortaya koymaktadır. Da ve Jagnannathan (005), oluşturdukları excel tablosuna lşkn bazı değerlendrmeler sunmakta ve bast br örnekle bunu açıklamaktadır. 3(4)01 45

4 Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler Herold (003), black ltterman modelne alternatf br yaklaşım getrmekte ve bu yaklaşımda alfa üretmnn optmze edlmesn ncelemektedr. Herold özellkle örnek dağılımının sıfır ortalamaya sahp olduğunu belrtmektedr. Herold çalışmasında ortaya koyduğu görüşlern makul olduğunu doğrulamak çn kullanılablecek bazı ek ölçütler sunmaktadır. Koch un çalışması (004), Black-Ltterman model le lgl br powerpont sunumudur. Modeln ana denklem le lgl çıkarsamalara ve %100 kesnlk durumunda alternatf br sürüme yer vermektedr. Sonsal varyanstan bahsetmemekte veya belrszlk durumunda ana denklemn alternatf sürümüne dar herhang br sunum yapmamaktadır. Krshnan ve Mans (005), Black-Ltterman modelne, pyasa le korelasyonu olmayan ek br faktör lave etmektedr. Modeln bu haln İk Faktörlü Black-Ltterman model olarak adlandırmakta ve Black-Ltterman modelnn br resesyon faktörü le genşletlmesne yönelk br örnek sunmaktadır. Mankert (006), model le lgl somut ve olumlu br değerlendrme yapmakta ve tahmn varlık getrlerne yönelk olarak örnekleme teors görüngesyle t değer çn bazı yen değerlendrmeler sunmaktadır. Meucc (006), Black-Ltterman model çersnde normal olmayan görüşlern kullanılmasına yönelk br yöntem sunmaktadır. Web stesnde makalesyle brlkte sunduğu örnek çn MATLAB kodu bulunmaktadır. 3. Araştırmanın Yöntem Bu uygulamada, Black Ltterman Model ve Markowtz Ortalama Varyans Model le portföyler oluşturulacaktır. Portföylern oluşturulması aşağıdak aşamaları çermektedr (Çalışkan, 010: ): İşletme değernn belrlenmes çn dolaşımda olan ve olmayan tüm pay senetler le pay senednn kapanış fyatının çarpılması. Benchmark portföy ağırlıklarının saptanablmes çn portföye dâhl olan pay senetlernn şletme büyüklüklernn toplam şletme değerne oranlanması. Pay senetlernn günlük logartmk getrlernn hesaplanması. Getrlern ortalama getrden sapmasının hesaplanması. Hazne Müsteşarlığı ç borç statstklernden skontolu hale tablolarından elde edlen 180 gün vadel bonoların bleşk fazlernden günlük fazn hesaplanması. Uygulamada bu oran rsksz faz oranı olarak kullanılmaktadır. İMKB tüm endeksnn uygulamaya konu olan dönemlerdek getrlernn hesaplanması. Uygulamada bu oran benchmark portföyün beklenen getrs olarak kullanılmaktadır. Varyans-kovaryans matrsnn oluşturulması. Markowtz portföy ağırlıklarının bulunması. 3(4)01 46

5 T. Calskan Beklenen getrlern Benchmark Portföyü beklenen getrsne eştlenmes. Lteratürde eştlenme yerne normalleştrme kavramı da kullanılmaktadır. Black Ltterman portföy ağırlıklarının belrlenmes. Pay senetlernn korelasyonlarının saptanması. Black Ltterman Modelnde yatırımcı görüşlern yansıtacak çözücünün oluşturulması. Benchmark Portföyü, Markowtz Portföyü ve Black Ltterman Portföyü nün aynı beklenen getrye sahp olduğunun test edlmes. Benchmark getrs le pay senetler getrlernn brlkte hareket etme eğlmnn gösterges olan kovaryans katsayısının belrlenmes. Benchmark portföy varyansının saptanması. Pay senetlernn beta faktörlernn bulunması. Portföylern beta faktörlernn saptanması. Portföylern volatltesnn belrlenmes. Portföylern artık dalgalanma derecelernn bulunması. Hedeflenen beklenen getr düzeyndek en küçük varyanslı portföyü bulmak çn modelde kullanılan amaç fonksyonu Denklem 1 le gösterlmektedr. N N Mn. X X j j (1) 1 j1 Kısıtlar; N, b1 N, b1 X X R () b b ( X ) X b 1 (3) X 0, 1,... N (4) X 0, b... 0 (5) b 3(4)01 47

6 Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler Burada, N j R X X b : Mevcut varlık sayısını, : pay senednn beklenen getrsn, : ve j pay senetler arasındak kovaryans değern (=1,,N) (j=1,,n), =j çn pay senednn varyans değern, : Hedeflenen beklenen getr düzeyn, : pay senednn portföy çndek oranı (=1,.,N), : Açığa satılan b pay senednn portföy çndek oranını göstermektedr. Denklem 1 de mnmze edlmek stenen portföyün varyansı (rsk), Denklem de portföyün beklenen getrs ve Denklem 3 de pay senetler oranlarının toplamı hesaplanmaktadır. 4. Verlernn Toplanması ve Ver Aralığının Seçm Uygulamada kullanılan ver set 0/01/003-30/06/009 tarhler arasında İMKB 30 endeksnde aralıksız şlem gören pay senetlernn fyatlarını kapsamaktadır. Pay senedne at günlük düzeltlmş kapanış fyatları Datastream 5.0 ver portföyünden alınmıştır. Yukarıda belrtlen tarh aralığında İMKB 30 da aralıksız şlem gören pay senetler 17 adet olup bunlar sırasıyla; Akbank, Arçelk, Aygaz, Doğan Holdng, Doğan Yayın Holdng, Ereğl Demr Çelk, Garant Bankası, İş Bankası, Koç Holdng, Mgros, Pektm, Sabancı Holdng, Türk Hava Yolları, Tüpraş, Tofaş Oto Fabrkaları, Turkcell İletşm Hzmetler ve Yapı Kred Bankası dır. Rsksz faz oranı 180 gün vadel bonoların bleşk faz oranları kullanılarak hesaplanmıştır. Uygulamada kullanılan verler T.C. Başbakanlık Hazne Müsteşarlığı nın nternet stesnde statstkler başlığı altında yer alan skontolu hale tablolarından elde edlmştr. Benchmark portföyün beklenen getrsnn belrlenmesnde, İMKB Tüm endeksnn getrs kullanılmıştır. Uygulamaya konu olan dönemde, İMKB Tüm endeksnn getr oranı benchmark portföyünün getr oranı olarak kabul edlmektedr. 5. Araştırmanın Hpotezler Uygulamada altı aylık günlük verler kullanılarak Black Ltterman Model yle oluşturulan portföyler Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portföylerle beta faktörler, artık dalgalanma dereceler ve toplam rskler yönünden karşılaştırılacaktır. Mchaud (1988), Markowtz Ortalama Varyans Model nn normalden daha yüksek beklenen getrl portföyler oluşturduğunu spat etmştr (Mchaud, a.g.e., ss.31-4). Bu çalışma, hedeflenen beklenen getr düzeyndek en düşük varyanslı portföyü saptamayı amaçlamaktadır. Bu amaçla oluşturulan hpotezler aşağıdak gbdr: H 0,1 : Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern beta faktörler, Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portföyden daha düşüktür. H 1,1 : Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern beta faktörler, Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portföyden daha düşük değldr. 3(4)01 48

7 T. Calskan H 0, : Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern artık dalgalanma dereceler, Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portföyden daha düşüktür H 1, : Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern artık dalgalanma dereceler, Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portföyden daha düşük değldr. H 0,3 : Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern toplam rsk, Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portföyden daha düşüktür. H 1,3 : Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern toplam rsk, Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portföyden daha düşük değldr. 6. Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereces ve Toplam Rsklern Tespt Edlmes Benchmark portföyünün varyansı benchmark portföy ağırlık matrsnn önce varyanskovaryans matrsyle daha sonra kendsnn tersyle çarpılması sonucunda bulunmaktadır. Benchmark getrlernn yıllık volatltesn bulmak çn se, önce Benchmark portföyünün varyansının karekökü alınır ve benchmark portföyünün standart sapması bulunur. Uygulamada kullanılan verler günlük ver olduğu çn benchmark portföyünün standart sapması lgl yıldak gün sayısının karekökü le çarpılarak benchmark portföyünün yıllık volatltesne ulaşılmaktadır. Örnekte 003 yılı lk altı aylık benchmark portföyünün varyansının 0, olduğu görülmektedr. Varyansın karekökü Benchmark portföyünün standart sapmasıdır. Bulunan standart sapma lgl dönemde ş günü sayısı 49 olduğu çn 49 le çarpıldığında benchmark portföyünün yıllık volatltes 0,4794 yan %47,94 olarak bulunmuştur. 003 yılında 49 olan şgünü sayısı 004 yılında 50 gün, 005 yılında 53 gün, 006 yılında 50 gün, 007 yılında 51 gün, 008 ve 009 yılında 50 gün olarak gerçekleşmştr. Markowtz Ortalama Varyans Model ve Black Ltterman Model le oluşturulan portföylern volatltesnn belrlenmesnde de aynı yöntem uygulanmıştır. Uygulamada htyaç duyulan br dğer ver de beta faktörüdür. Pay senetlernn beta faktörü Denklem 6 yardımıyla bulunmuştur; Cov (6), m m Beta faktörü portföylern toplam rsknn ölçülmesnde de kullanılmaktadır. Portföy kapsamındak her br pay senednn betası portföy çndek ağırlıklarıyla çarpılarak elde edlen sonuçlar toplandığında portföyün betası elde edlr. Portföyün beta faktörüne ulaşmak çn Denklem 7 kullanılmıştır: n (7) PF x 1 Tablo 1 de 003 yılı lk altı aylık dönemde uygulamaya konu olan k modelle oluşturulan portföylern Beta faktörlernn hesaplanması görülmektedr. 3(4)01 49

8 Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler Tablo 1. Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Model le Oluşturulan Portföylern Beta Faktörlernn Bulunması BETA MV PORT. AĞIR. MV BETA BL PORT. AGIR. BL BETA AKBNK 1,064 16,519 17,579 0,14 0,151 ARCLK 1,0805 -,186 -,36 0,17 0,137 AYGAZ 0,6506 8,34 5,357 0,68 0,174 DOHOL 1,090-19,117-3,11-0,300-0,363 DYHOL 1,0116 -,471 -,500 0,130 0,131 EREGL 0, ,515 9,857 0,05 0,04 GARAN 1,0836-5,60-6,090-0,446-0,483 ISCTR 1,079-3,646-4,404 0,167 0,01 KCHOL 0,9337-7,797-5,954-0,066-0,061 MIGRS 0,6893 1,337 0,91 0,83 0,195 PETKM 1,0730 1,197 1,85 0,78 0,99 SAHOL 0,8814-9,89-8,718-0,01-0,018 THY 0,9405 0,68 0,590 0,04 0,039 TUPRS 1,0396 4,689 5,667 0,01 0,013 TOASO 0, ,3 15,68 0,066 0,060 YKBNK 0,8873-8,579-7,613 0,184 0,163 TCELL 1,070-0,034-0,037 0,104 0,111 TOPLAM -3,851 TOPLAM 0,777 Artık dalgalanma dereces, pay sened yatırımlarının toplam rsk çnde sstematk olmayan bölümünü ölçmektedr. Artık dalgalanma dereces Denklem 8 le hesaplanmıştır (Fettahoğlu, 003: 85). (8), u, m Burada; : Pay senednn artık dalgalanma derecesn,,u m : Pay senednn yıllık volatltesn, : İMKB 30 endeksnn yıllık volatltesn, : Pay senednn yıllık beta faktörünü temsl etmektedr. Artık dalgalanma dereces ve beta faktörünün toplamı toplam rsk oluşturmaktadır. Tablo de yılları arasında oluşturulan portföylere at hesaplamalar bulunmaktadır. 3(4)01 50

9 T. Calskan Tablo Yılları Arasında Markowtz, Black Ltterman ve Benchmark Portföylernn Beta Faktörler, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler SONUSÇLAR BM BG 0,0039 0, ,0055 0,033 0, ,0843-0, , , , , ,017 0,0087 MV BG 0,0039 0, ,0055 0,033 0, ,0843-0, , , , , ,017 0,0087 BL BG 0,0039 0, ,0055 0,033 0, ,0843-0, , , , , ,017 0,0087 RFO YIL 0, , ,7740 0,660 0, , , ,610 0,0400 0,1740 0,1690 0, ,16180 RFO GÜN 0,0014 0, , , , , , , , , , , ,00041 BM VAR 0,0009 0, , ,0008 0, ,0006 0, , ,0007 0,0005 0, ,0011 0,00050 MV VAR 0,0465 0,0000 0, ,0036 0,0963 0, , ,0081 0, ,0135 0, , ,00111 BL VAR 0, , ,0003 0, ,0006 0,000 0, , , , ,0006 0, ,00033 BM BETA 1, , , , , , , , , , , , ,00000 MV BETA -3, , ,3664 0, , , , , , ,4031 0,4457 0, ,16819 BL BETA 0, , , , ,7596 0, ,6846 0, ,659 0,6633 0, ,0105 0,651 BM SS GÜN 0, ,0561 0,034 0, , , ,0384 0,0373 0, ,071 0,0361 0, ,033 MV SS GÜN 0, ,0145 0,0386 0, ,1713 0,0319 0, , , , ,0931 0, ,03330 BL SS GÜN 0,0701 0,0741 0, , ,0167 0, ,0195 0,0083 0, ,0179 0, ,8491 0,0188 BM VOL YIL 0, , , ,6458 0,9514 0,5707 0, ,3750 0,634 0, ,3733 0, ,35454 MV VOL YIL, ,483 0,3773 0,95131, ,5104 0, ,8381 1,48511, , , ,5858 BL VOL YIL 0,469 0,4358 0,813 0,160 0,5873 0,3501 0, ,3936 0,1137 0,7400 0,549 4, ,901 MV AR. D. D. 1,6500 0,1598 0, ,93361, ,4870 0, ,7415 1,47858,5769 0,4353 0, ,550 BL. AR. D.D. 0,0647 0,3506 0, ,1989 0,1915 0,1493 0,167 0, , , , , ,1871 MV TOP. RİSK -, ,8639 0, ,6406 4, ,1475 0, ,7848,0087 0, , , ,69339 BL TOP. RİSK 0, , , , , ,8996 0, ,9098 0, , , ,497 0, Araştırma Hpotezlernn Test Hpotezlern test edlmesnde öncelkle verler arasında farklılık olup olmadığını F test le, Black Ltterman Model nn daha düşük beta faktörü, artık dalgalanma dereces ve toplam rske sahp olup olmadığı da t test le test edlmştr. Her k test %1 anlamlılık sevyesnde ncelenmş ve F testnde Tek Yönlü Sınıflama Ölçütü, t-test nde se Eşlenk-Çft Örnekler Hal Yöntem kullanılmıştır. F test çn aşağıdak denklemler sers kullanılmıştır (Kartal, 1998:5): S S 1 n ( ) X J X k 1 ( X, j X j ) k( n 1) 1 (9) (10) S F (11) S k : Sütun sayısı n : Satır sayısı 3(4)01 51

10 Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler t- test çn Denklem 13 kullanılmıştır. Bunun çn öncelkle farklara at standart sapma hesaplanmıştır: ( ) ˆ D D s D (1) n 1 D t (13) sˆd / n Black Ltterman Model le oluşturulan portföylern beta faktörler Markowtz Ortalama Varyans Model le oluşturulan portföylern beta faktörlernden daha düşüktür. Bu hpotez test etmeden önce verler arasında farklılık olup olmadığının belrlenmes gerekmektedr. Bu farklılık F test le ortaya konmaktadır. Beta Faktörler açısından bakıldığında F test sonucu 0,03 rakamına ulaşılmıştır. F test sol kuyruk sınıflama ölçütünde 0,01 anlamlılık düzeynde kabul sınırı -4,6 dır. -4,6 0,03 olduğundan bu k ver arasında br farklılık olmadığı söyleneblr. Farklılığın olmadığının belrlenmesnden sonra Black Ltterman Model le oluşturulan portföylern beta faktörlernn Markowtz Ortalama Varyans Model le oluşturulan portföylern beta faktörlernden düşük olup olmadığını söyleyeblmek çn t-test le 0,01 anlamlılık düzeynde test edlmştr. t-test analz sonucu 1,35 oranına ulaşılmıştır. t-test 0,01 anlamlılık düzeynde tablo değer,68 dr. 1,35,68 olduğundan H 0,1 hpotez kabul edlmektedr Artık dalgalanma dereces çn ölçülen F değer 7,67 olup tablo değer olan -4,6 dan büyük olduğu saptanmıştır Bu da k ver arasında br farklılık olduğunu göstermektedr. Artık dalgalanma dereces çn yapılan t-test sonucu -1,16 olarak hesaplanmıştır. t-test tablo değer,68 dr. -1,16,68 olduğundan dolayı H 0, hpotez kabul edlmektedr. Bu Black Ltterman Model le oluşturulan portföylern artık dalgalanma derecelernn Markowtz portföylernden daha düşük olduğunu göstermektedr. H 0,3 ve H 1,3 hpotezler toplam rskn test edlmesn çermektedr. Toplam rsk çn F değer 0,034 olarak hesaplanmıştır. F nn 0,01 anlamlılık düzeyndek tablo değer - 4,6 dır. - 4,6 0,034olduğundan F test sonucuna göre k ver arasında br farklılık olmadığı söyleneblr. t-test sonucunda toplam rsk çn ulaşılan değer 0,068 dr. t-test tablo değer 0,01 anlamlılık düzeynde,68 dr. 0,068,681 olduğundan dolayı H 0,3 hpotez kabul edlmektedr. Bu da Black Ltterman Model le oluşturulan portföylern toplam rsknn Markowtz Ortalama Varyans Model le oluşturulan portföylerden daha küçük olduğu anlamına gelmektedr. Tablo 3 de %1 anlamlılık düzeynde hpotezlern t-test le test edlmesne lşkn sonuçlar yer almaktadır. 3(4)01 5

11 T. Calskan Tablo 3. Hpotezlern Testne İlşkn t-test Sonuçları (%99 Güven Aralığına Göre) Hpotezler t Test % 1 anlamlılık düzeynde H0,1: Black Ltterman Model yle Oluşturulan portföylern Beta katsayıları Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portföylerden daha düşüktür. H0,: Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern artık dalgalanma dereceler Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portföylerden daha düşüktür H0,3: Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern toplam rsklernn Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portföylerden daha düşüktür. KABUL / RED 1,35,68 H0,1 hpotez kabul edlmştr. - 1,16,68 H0, hpotez kabul edlmştr. 0,068,68 H0,3 hpotez kabul edlmştr. 8. Sonuç Bu çalışmanın amacı İMKB 30 Endeks çersnde Hazran dönem çnde sürekl kalan şletmelerden Black Ltterman Model ve Markowtz Ortalama Varyans Model le hedeflenen beklenen getr düzeynde oluşturulacak portföylern belrl rsk ölçütler le karşılaştırılmasıdır. Oluşturulan portföyler rskler açısından karşılaştırıldığında Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern karşılaştırılan 13 dönemde de Markowtz Ortalama Varyans Modelnden daha y sonuçlar verdğ tespt edlmştr. Uygulamaya konu olan 13 dönem çersnde Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern beta faktörlernn daha düşük olduğu H 0,1 hpoteznn kabul edlmesyle anlaşılmaktadır. Artık dalgalanma dereceler açısından ncelendğnde uygulamaya konu olan 13 dönemn 11 nde Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern artık dalgalanma derecesnn Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portföylerden düşük olduğu görülmektedr. Toplam rsk açısından ncelendğnde se, uygulamaya konu olan 13 dönemn 9 unda Black Ltterman Model yle oluşturulan portföylern toplam rsklernn Markowtz Ortalama Varyans Model yle oluşturulan portfötlerden düşük olduğu tespt edlmştr. Uygulama oluşturulan hpotezler açısından ncelendğnde oluşturulan hpotezlern kabul edldğ görülmektedr. Hpotezler Markowtz Ortalama Varyans Model yle Black Ltterman Model n beta faktörler, artık dalgalanma dereces ve toplam rsk açısından test etmek üzere kurulmuştur. Elde edlen sonuçlara göre; Markowtz Ortalama Varyans Model le oluşturulan portföylern artık dalgalanma derecelernn ve toplam rsklernn Black Ltterman Model le oluşturulan portföylerden daha yüksek olduğu görülmektedr. Kaynaklar Bewan, Andrew, & Wnkelmann, K., Edtor: Ronald A. Kreger, Usng the Black-Ltterman Global Asset Allocaton Model: Three Years of Practcal Experence, Fxed Income Research, Goldman Sachs & Co, June,1998. Black Fscher, & Ltterman R. Global Asset Allocaton Wth Equtes, Bonds and Currences, Fxed Income Research, Goldman, Sachs & Co (4)01 53

12 Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler BLACK Fscher, & Ltterman R. Global Portfolo Optmzaton, Fnancal Analysts Journal, September-October, LttermanOrg.pdf Çalışkan, Tuncer, Black Ltterman Modelyle Portföy Optmzasyonu: İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Markowtz Ortalama Varyans Modelyle Karşılaştırmalı Portföy Optmzasyonu Uygulaması, Kocael Ünverstes, Sosyal Blmler Ensttüsü, Yayınlanmamış Doktora Tez, 010. Chrstodoulaks, George A., & Cass, J. C. Bayesan Optmal Portfolo Selecton: the B-L Approach, Notes for Quanttatve Asset Prcng MSc Mathematcal Tradng and Fnance, /bayes_0008.pdf Da, Zh & Jagnannathan R. Teachng Note On Black Ltterman Model, 005, ss Note_Black-Ltterman.pdf Fettahoğlu, Abdurrahman, (003). Menkul Değer Yönetm, İstanbul: Rengn, 1.Baskı, Fnansal Güç İçn: Fnansal Yenlk, Actve Academy Araştırma Merkez, He, Guanglang, & Ltterman, R. The Intuton Behnd Black-Ltterman Model Portfolos, Techncal report, Goldman Sachs Investment Management Seres, Fxed Income Research, December Herold, Ulf, Portfolo Constructon Wth Qualtatve Forecast, The Journal of Portfolo Management 30, no. 1, p? Page=&ISS=880&SID=31990 IDZOREK Tom, Allocaton Advsor and The Black-Ltterman Model, Zephyr Assocates, Inc AllocatonADVISOR% 0004.pdf KARTAL, Mahmut, (1998). Blmsel Araştırmalarda Hpotez Testler Parametrk ve Nonparametrk Teknkler,. Baskı, Erzurum: Şafak Yayınev, Koch, Werner, Consstent Return Estmates In The Asset Allocaton Process: The Black- Ltterman Approach, assetman/ blach-ltterman.pdf. Krshnan, Har & Mans N. The Two Factor Black Ltterman Model, Rsk Magaznes, Vol: 18, Numb:7, =0&page=rsknet_logn_tech&url=%Fpublc%FshowPage.html%3Fpage%3D8604 Lee, Wa, (000). Advanced Theory and Methodology of Tactcal Asset Allocaton, John Wley & Sons, New York, Mankert, Charlotta, The Black Ltterman Model Mathematcal and Behavoral Fnance Approaches Towards ts Use n Practce, 006. Lcentate Thess. MARKOWITZ, Harry Max, Portfolo Selecton, The Journal of Fnance, Blackwell Publshng, Vol:7, No:1, Mar., 195, ss % %97%3A1%3C77%3APS%3E. 0.CO%3B-1 Meucc, Attlo, Rsk and Asset Allocaton, Lehman Brothers Inc., 006. Sprnger Fnance., Book/Downloads/Downloads 3(4)01 54

13 T. Calskan MICHAUD, Rchard O, The Markowtz Optmzaton Engma: Is Optmzed Optmal?, Fnancal Analyst Journal, vol. 45, no. 1 (January/February), 1988, ss docum ents /markowtzoptmzaton-engma pdf Satchell, Stephel, & Scowcroft, A. A Demystfcaton of the Black Ltterman model: Managng Quanttatve and Tradtonal Portfolo Constructon, Journal of Asset Management 1(), (4)01 55

14 Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler Ths Page Intentonally Left Blank 3(4)01 56

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

Dip - Zirve Relatif Performans Piyasa Çarpanları Değerlemeler TTKOM IPEKE SAHOL BIMAS TTRAK DOHOL. Düşüşü Sürenler ASELS

Dip - Zirve Relatif Performans Piyasa Çarpanları Değerlemeler TTKOM IPEKE SAHOL BIMAS TTRAK DOHOL. Düşüşü Sürenler ASELS BİST 30 Son Fyat Bu Hafta Geçen Hafta AKBNK 8,92-10,35% -2,93% ARCLK 13,55-4,24% 4,04% ASELS 10,30-7,52% -4,24% ASYAB 2,01-5,19% -0,93% BIMAS 87,75-3,31% -1,39% DOHOL 1,07-4,46% -2,61% EKGYO 3,09-4,92%

Detaylı

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ M.Ensar YEŞİLYURT (*) Flz YEŞİLYURT (**) Özet: Özellkle uzak verlere sahp ver setlernn analz edlmesnde en küçük kareler tahmnclernn kullanılması sapmalı

Detaylı

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ 2011-2012-2013 MALİ yılına İLİşKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU ("Şrket") 01012011-31 ı22013

Detaylı

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALİYET RAPORU Bu rapor AEGON Emekllk ve Hayat A.Ş Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2011 30.09.2011 dönemne

Detaylı

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER İstanbul Ünverstes İktsat Fakültes Malye Araştırma Merkez Konferansları 47. Ser / Yıl 005 Prof. Dr. Türkan Öncel e Armağan HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

Detaylı

ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ

ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ ÖZET Sbel ATAN * Snan METE ** ġenol ALTAN *** Murat ATAN **** Menkul kıymetlern dğer yatırım araçlarına göre daha yüksek getrler sağlaması bunlar

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe ve Finansman Dergisi Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

Risk ve Getiri. Dr. Veli Akel 1-1

Risk ve Getiri. Dr. Veli Akel 1-1 Bölüm m 1 Risk ve Getiri Dr. Veli Akel 1-1 Risk ve Getiri urisk ve Getirinin Tanımı uriski Ölçmek Đçin Olasılık Dağılımlarını Kullanmak uportföyün Riski ve Getirisi uçeşitlendirme ufinansal Varlıkları

Detaylı

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225 Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı:, 20 225 FİNANSAL ANALİZDE KULLANILAN ORANLAR VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: EKONOMİK KRİZ DÖNEMLERİ İÇİN İMKB İMALAT SANAYİ

Detaylı

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. YAPI ARAŞTIRMASI VE DOKÜMANTASYON Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 Ön Koşullar : Önerlen Dersler

Detaylı

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn

Detaylı

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

TEK ENDEKS MODELI VE MODELIN ISTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANMASI

TEK ENDEKS MODELI VE MODELIN ISTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANMASI TEK ENDEKS MODELI VE MODELIN ISTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANMASI Yrd. Doç. Dr. Murat KIYILAR IÜ Isletme Fakültes Fnans Anablm Dal muratky@stanbul.edu.tr Dr. Ergün EROGLU IÜ Isletme Fakültes

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI FİRMA ÇEŞİTLENDİRMESİNİN FİRMA DEĞERİ, RİSKİ VE PERFORMANSINA ETKİLERİ: TÜRKİYE UYGULAMASI Emel YÜCEL DOKTORA TEZİ

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

Mal Piyasasının dengesi Toplam Talep tüketim, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eşitti.

Mal Piyasasının dengesi Toplam Talep tüketim, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eşitti. B.E.A. Mal Hzmet Pyasaları le Fnans Pyasalarının Ortak Denges Mal Pyasası Denges: (IS-LM) Model Mal Pyasasının denges Toplam Talep tüketm, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eştt. = C(-V)+I+G atırımlar

Detaylı

Piyasanın Rengi Global

Piyasanın Rengi Global ABD G. Amerka Avrupa Perfer Gelşen Asya Ayrıntılar çn hartaya tıklayınız Avrupa (Çekrdek) Euro Stoxx -1,4% İngltere -1,7% Almanya -1,1% Fransa -1,3% Gelşen Ülkeler Türkye 2,1% Rusya -3,5% Polonya 1,4%

Detaylı

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI YATIRIM PROJELER ANALzNDE BLACK-SCHOLES OPSYON FYATLAMA MODELNN KULLANIMI Yrd. Doç. Dr. Erkan Uysal Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu çalışmada, fnansal opsyon fyatlama modellernn yatınm

Detaylı

T.C. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ

T.C. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ Sayı Konu...12.30 : B.30.2.KHU.0.00.00.00- : Özürlü Öğrencler hk. KADİR HAS ÜNİvERSİTESİ REKTÖRLÜ('JÜ VEDİ L~.10. 20 0 5 Yükseköğretm Kurulu Başkanlığına Ilg: 14.09.2009 tarh 29515 sayılı yazınız. Yükseköğretm

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

Detaylı

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Anablm Dalı: Kamu PROGRAMIN TANIMI: Kamu Tezsz Yüksek Lsans Programı, kamu ve özel sektör sstem çersndek problemler ve htyaçları analz edeblecek, yorumlayacak,

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 107,921 1.39% 107,576 106,970 106,019

Detaylı

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI İMKB DE YÜKSELEN PİYASA VE DÜŞEN PİYASA DÖNEMLERİNDE DURUMSAL İLİŞKİ ANALİZİ YÜKSEK LİSANS TEZİ KAHRAMANMARAŞ TEMMUZ

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 27.03.2019 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 97,379-1.96% 98,264 96,268

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 116,946 0.07% 117,023 116,515 116,084

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu

Detaylı

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ (VZA) VE MALMQUİST ENDEKSİ İLE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİK ÖLÇÜMÜ: BİST TE İŞLEM GÖREN MEVDUAT BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ (VZA) VE MALMQUİST ENDEKSİ İLE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİK ÖLÇÜMÜ: BİST TE İŞLEM GÖREN MEVDUAT BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 27,Sayı:4,2013 110 VERİ ZARFLAMA ANALİZİ (VZA) VE MALMQUİST ENDEKSİ İLE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİK ÖLÇÜMÜ: BİST TE İŞLEM GÖREN MEVDUAT BANKALARI ÜZERİNE

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 20.12.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 92,553 1.62% 92,075 91,566

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 105,324 0.39% 105,165 104,737 104,151

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 109,130-0.30% 109,185 108,635 108,141

Detaylı

Makine Öğrenmesi 10. hafta

Makine Öğrenmesi 10. hafta Makne Öğrenmes 0. hafta Lagrange Optmzasonu Destek Vektör Maknes (SVM) Karesel (Quadratc) Programlama Optmzason Blmsel term olarak dlmze geçmş olsa da bazen en leme termle karşılık bulur. Matematktek en

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 17.12.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 90,529-0.94% 90,356 89,510

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 107,800-0.84% 108,338 107,262 106,723

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem

Detaylı

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/ournal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 15.10.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 96,657 2.02% 95,738 94,308

Detaylı

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Ramadan VATANSEVER Anablm Dalı: İşletme Mühendslğ Programı: İşletme

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 17.01.2019 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 95,411 2.40% 94,625 93,810

Detaylı

ANE-AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF

ANE-AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF AEGON EMEKLĐLĐK VE HAYAT A.Ş. DENGELĐ EMEKLĐLĐK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALĐYET RAPORU Bu rapor Aegon Emekllk ve Hayat A.Ş Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2009 30.09.2009 dönemne

Detaylı

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Yönetm, Yıl: 18, Sayı: 56, Şubat 2007 PORTFÖY SEÇİMİDE MARKOWITZ MODELİ İÇİ YEİ BİR GEETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Arş. Grv. Tmur KESKİTÜRK İstanbul Ünverstes - İşletme Fakültes Sayısal Yöntemler Anablm Dalı

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 101,097 1.01% 100,956 100,730 100,364

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 26.12.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 90,830-0.76% 90,835 90,464

Detaylı

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: Güz 01 s. 19-35 ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Cası KAYA 1, Oza KOCADAĞLI Gelş: 30.05.01 Kabul: 14.1.01

Detaylı

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bldrm EK-1 TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 27.12.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 91,002 0.19% 91,028 90,662

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 5.11.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 94,123 1.88% 93,724 92,877

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 106,963-0.78% 106,858 106,181 105,400

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 115,491-0.48% 115,967 114,676 113,860

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 91,289-5.18% 92,596 89,910 88,530

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 109,755 0.55% 109,682 109,134 108,513

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER *

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER * AİBÜ Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Güz 2013, Clt:13, Yıl:13, Sayı:2, 13:171-189 TÜKİYE DEKİ ÖZEL BANKALAIN FİNANSAL PEFOMANSLAININ KAŞILAŞTIILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ Fath ECE COMPAISON OF PIVATE BANKS FINANCIAL

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 108,953 0.33% 108,949 108,649 108,346

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 110,455 0.25% 110,290 109,793 109,132

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 109,612 0.68% 109,374 108,875 108,138

Detaylı

BİRİNCİ KISIM Tanımlar ve Kapsam

BİRİNCİ KISIM Tanımlar ve Kapsam MERKEZİ KARŞI TARAFLARDAN KAYNAKLANAN RİSKLER İÇİN SERMAYE YÜKÜMLÜLÜĞÜNÜN HESAPLANMASI Tanımlar BİRİNCİ KISIM Tanımlar ve Kapsam 1. Müşter veya üye kuruluşun temnatlarının flastan fraz edlmes; Merkez karşı

Detaylı

İŞLETME ve İŞLETME İkinci Öğretim BÖLÜMLERİ 1. SINIF (Güz Dönemi) 2. SINIF (Güz Dönemi) İŞL.103 Genel Muhasebe I 3 5 SRV.211 Statistics I 3 5 İKT.

İŞLETME ve İŞLETME İkinci Öğretim BÖLÜMLERİ 1. SINIF (Güz Dönemi) 2. SINIF (Güz Dönemi) İŞL.103 Genel Muhasebe I 3 5 SRV.211 Statistics I 3 5 İKT. İŞLETME ve İŞLETME İknc Öğretm BÖLÜMLERİ n n İŞL.101 Davranış Blmler I İŞL.201 Genel İşletme İŞL.203 Introducton to Busness İŞL.103 Genel Muhasebe I SRV.211 Statstcs I İktsada Grş I İŞL.207 İŞL.209 Pazarlama

Detaylı

ZİRAAT HAYAT VE EMEKLİLİK A.Ş. BÜYÜME AMAÇLI HİSSE SENEDİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU

ZİRAAT HAYAT VE EMEKLİLİK A.Ş. BÜYÜME AMAÇLI HİSSE SENEDİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU BÜYÜME AMAÇLI HİSSE SENEDİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU 31 ARALIK 2015 TARİHİ İTİBARIYLA PAY FİYATININ HESAPLANMASINA DAYANAK TEŞKİL EDEN PORTFÖY DEĞERİ TABLOSU VE TOPLAM DEĞER/NET VARLIK DEĞERİ TABLOSUNU İÇEREN

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 101,298-2.73% 100,602 99,906 98,514

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 110,248 0.84% 110,290 109,744 109,239

Detaylı

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI , EK-A YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI Değerl Arkadaşlar, --e------ Bldğnz üzere, ş dünyası sthdam edeceğ adaylarda, ünverste mezunyet sonrası kendlerne ne ölçüde katma değer ekledklern de cddyetle

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 18.04.2019 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 98,203 1.44% 98,054 97,447

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 28.09.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 100,299 1.16% 99,957 99,276

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 25.09.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 99,547 1.59% 98,964 98,366

Detaylı

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 109,604-0.57% 109,793 108,792 107,981

Detaylı

THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM

THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Osmangaz Ünverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XVII, S., 004 Eng.&Arch.Fac.Osmangaz Unversty, Vol.XVII, No :, 004 THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Recep BAKIŞ,

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 5.04.2019 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 98,337 4.13% 96,990 95,644

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 114,948 0.85% 114,766 114,213 113,479

Detaylı

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR.

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATL RESMİ GAETEDE YAYNLANMŞTR. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 15.11.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 93,287 0.62% 92,975 92,258

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 110,246-1.47% 110,888 109,278 108,309

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 102,381 1.59% 101,360 100,339 98,297

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 5.10.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 94,497-2.77% 95,355 93,638

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 12.10.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 94,748 0.33% 94,448 93,780

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 3.10.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 98,161-0.38% 98,083 97,452

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 110,010-0.37% 110,161 109,804 109,597

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 8.03.2019 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 102,283-1.13% 102,914 101,633

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 117,524 1.90% 116,958 116,192 114,860

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 18.10.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 98,991 0.53% 98,872 98,189

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 25.10.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 92,692-0.83% 93,181 92,203

Detaylı

Teknik Görünüm Raporu

Teknik Görünüm Raporu Teknik Görünüm Raporu 4.10.2018 BIST 100 Teknik Analiz Görünümü Destek Direnç Seviyeleri ve Pivot Değeri Kodu Son Fiyat 1 Gün Pivot 1.Destek 2.Destek 1.Direnç 2.Direnç BIST-100 97,188-0.99% 97,610 96,522

Detaylı