Volkan HASKILIÇ. Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Volkan HASKILIÇ. Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü"

Ilhami Özen
8 yıl önce
İzleme sayısı:

1 MARKOWITZ PORTFÖY SEÇİM MODELİNİN FARKLI RİSK ÖLÇÜTLERİYLE İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANMASI VE ÇOK DÖNEMLİ PORTFÖY OPTİMİZASYONU ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Volkan HASKILIÇ Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Lisansüstü Eğitim, Öğretim ve Sınav Yönetmeliğinin İşletme Anabilim Dalı, Üretim Yönetimi ve Sayısal Yöntemler Bilim Dalı için öngördüğü YÜKSEK LİSANS TEZ ÖNERİSİ olarak hazırlanmıştır. Anabilim Dalı Başkanı Prof. Dr. Ülkü Şişik Tez Danışmanı Doç. Dr. Armağan Tarım Ankara Temmuz, 2004

Öğretim ve Sınav Yönetmeliğinin İşletme Anabilim Dalı, Üretim Yönetimi ve Sayısal Yöntemler Bilim Dalı için öngördüğü YÜKSEK

2 ÇALIŞMANIN KONUSU VE ÖNEMİ Günümüzde finansal piyasalar bulundukları ülkelerin sınırlarını aşmıştır, dünyanın herhangi bir yerindeki yatırımcı farklı ülkelerde farklı yatırım araçlarına elindeki kaynakları aktarabilmektedir. Milyonlarca yatırımcı ve binlerce yatırım aracının olduğu bu piyasalarda hergün oluşan fiyatlar doğrultusunda her yatırımcı en iyi yatırımı yapma çabasındadır. En iyi yatırım portföyüne sahip olabilmek için yatırım araçlarının risk ve getirilerine bakarak portföy seçimi yapma çalışmaları 1950 li yıllarda Markowitz ile başlamıştır. Modern portföy teorisini ortaya koyan Markowitz, belirli bir parayı menkul değerlere yatıran yatırımcının dönem sonunda elde edebileceği parayı bilmesi mümkün değildir diyerek, yatırımcının hisse senedinin geçmişteki performansından yararlanarak bazı tahminlerde bulunabileceğini belirtmiştir. Markowitz e göre portfüy seçimi süreci iki aşamaya ayrılabilir. İlk aşama gözlem ve tecrübe ile başlayıp yatırım araçlarının gelecekteki performansları hakkındaki inançlarla biter. İkinci aşama ise portföyün gelecekteki getirisi hakkındaki inançlarla başlayıp portföy seçimi ile son bulur. İşte bu ikinci aşamada yatırımcının dayanabileceği iki boyut sözkonusudur. Bunlardan birincisi, menkul değerin beklenen getirisi, diğeri ise menkul değerin riskidir. Yatırımcılar beklenen getirilerini yükseltmek isterken, elde edebilecekleri getiri ile ilgili belirsizlikleri azaltmak isterler. Diğer bir ifade ile bir taraftan getirilerini maksimize etmek isterken risklerini de minimize etmek isterler. Yatırım kararlarının verilmesinde beklenen getiri ve risk iki temel boyutu oluşturmaktadır. Getiri kısaca belirli bir dönem içinde yapılan yatırıma karşılık elde edilen geliri göstermektedir. Risk ise beklenilmeyen bir olayın olma şansı ile ilgilidir. Getiri hesaplamalarındaki temel zorluk yatırım kararlarının geleceğe ilişkin verilmesindedir. Gelecek söz konusu olduğunda belirsizlik ve risk öne çıkmakta, yatırım kararları subjektif kararlara dayanmaktadır.

En iyi yatırım portföyüne sahip olabilmek için yatırım araçlarının risk ve getirilerine bakarak portföy seçimi yapma çalışmaları 1950 li yıllarda Markowitz ile başlamıştır.

3 Portföy bulunduran yatırımcılar açısından herhangi bir menkul kıymetin fiyatının azalması ya da artması çok fazla önemli olmamaktadır. Yatırımcı açısından önemli olan onun portföy riski ve getirisidir. Aslında portföy tutmanın temel amacı geleneksel portföy kuramına göre tüm yumurtaları aynı sepete koymamaktır. Markowitz çeşitlemesi varlıkların birbirleri ile korelasyonlarını dikkate alarak yapılann analitik bir yöntemdir. Varlıklar arasındaki korelasyon azaldıkça portföy riski de azalabilecektir. Markowitz ortalama-varyans modelinin (modern portföy teorisinin) temel varsayımları aşağıda sunulmuştur. Sermaye piyasaları etkindir. Piyasa etkinliği, fiyatları etkileyebilecek tüm bilgilerin, hızlı ve doğru bir biçimde, fiyatlara yansıyacak olması, diğer bir ifadeyle herhangi bir anda piyasanın dengede bulunması anlamına gelir. Örneğin, etkin bir piyasada geçmiş fiyatlara bakarak geleceğe yönelik fiyat tahmini yapmak mümkün olmamalıdır. Ancak, hiçbir piyasanın tam anlamıyla etkin olmadığı unutulmamalıdır. Yatırımcıların temel amacı her dönemde beklenen faydalarını maksimize etmektir. Fayda refahın bir fonksiyonudur. Refah arttıkça, fayda da artar. Ancak, artış hızı, diğer bir deyişle marjinal fayda, azalır. Yatırımcılar, portföy riskinin tahmininde, beklenen getirilerin değişkenliğini baz alırlar. Riskin ölçütü beklenen getirinin standart sapması, ya da standart sapmanın karesi, varyansıdır. Yatırımcılar, yatırım kararlarını verirken, yalnızca yatırımın beklenen getirisi ve riskini gözönünde bulundururlar. Yatırımcılar riskten kaçınırlar. Diğer bir ifadeyle, yatırımcılar aynı risk düzeyindeki iki farklı yatırım alternatifinden beklenen getirisi daha yüksek olanını tercih ederler; ya da, beklenen getirisi aynı düzeyde olan iki farklı yatırım alternatifinden riski daha düşük olanını tercih ederler. Genel bir bakış açısından baktığımızda Markowitz in ortalama-varyans modelinde risk ölçütü olarak kullanılan varyansın yatırımcının tercih yapısı veya portföyün getirisi ile bağlantısını kaybedebileceği görülmektedir. Getiri dağılımları asimetrik bir yapı veya normal dağılımdan farklı özellikler gösterdiği durumlarda

Markowitz çeşitlemesi varlıkların birbirleri ile korelasyonlarını dikkate alarak yapılann analitik bir yöntemdir. Varlıklar arasındaki korelasyon azaldıkça portföy riski de azalabilecektir.

4 ortalama ve varyans hakkındaki bilgi farklı getiri dağılımları arasından seçim yapabilmek için yeterli olmayacaktır. Bu gibi durumlar için Markowitz portföy seçim modeli downside risk, semivaryans, riske maruz değer gibi farklı risk ölçütleri kullanılarak geliştirilebilir. ÇALIŞMANIN AMACI Yukarıda anlatılanlar çerçevesinde çalışmanın amaçları şu şekilde belirlenmiştir: Markowitz Ortalama-Varyans kuadratik programlama modelinin İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında uygulanması. Farklı risk ölçütleri (downside risk, semivaryans, riske maruz değer vb.) kullanarak çalışmanın sonuçlarının karşılaştırılması. Diğer bir ülke borsası için aynı çalışmanın yapılarak çalışmanın sonuçlarının İstanbul Menkul Kıymetler Borsası ile karşılaştırması. Farklı periyot yapıları kullanarak (aylık, haftalık) çalışmanın sonuçlarının karşılaştırması. Çok dönemli portföy optimizasyonu modelinin oluşturulması.

ÇALIŞMANIN AMACI Yukarıda anlatılanlar çerçevesinde çalışmanın amaçları şu şekilde belirlenmiştir: Markowitz Ortalama-Varyans kuadratik programlama modelinin İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında

5 ALAN VE VERİ KAYNAKLARI Çalışmanın teorik yapısı ile ilgili olarak konu ile ilgili makale, kitap, tez vb. türü çalışmalar için kütüphane çalışması yapılacaktır. Uygulama bölümüne ait kısım için gerekli olacak birincil veriler İstanbul Menkul Kıymetler borsasından elde edilecektir. YÖNTEM VE TEKNİKLER Çalışmanın teorik yapısına ait veriler ve bilgiler, Türkçe ve yabancı literatürdeki tez, makale, kitap vb. bilimsel çalışma ve bulguların incelenmesi, yorumlanması ve derlenmesi şeklinde toplanacaktır. Ayrıca oluşturulacak portföy optimizasyon modellerinin çözümü bilgisayar ortamında optimizasyon yazılımları yardımıyla yapılacaktır.

Uygulama bölümüne ait kısım için gerekli olacak birincil veriler İstanbul Menkul Kıymetler borsasından elde edilecektir.

6 KAYNAKÇA CAMPBELL, Rachel, HUISMAN, Ronald ve KOEDIJK, Kees, Optimal Portfolio Selection in a Value-at-Risk Framework, Journal of Banking & Finance, 25, 2001, GRESSIS, N., PHILIPPATOS, G.C. ve HAYYA, J., Multiperiod Portfolio Analysis and the Inefficiency of the Marke Portfolio, The Journal of Finance, Vol. XXXI, No. 4, Eylül GROOTVELD, Henk ve HALLERBACH, Winfried, Variance vs Downside Risk: Is There Really That Much Difference?, European Journal of Operational Research, 114, 1999, HAQUE, Mahfuzul, HASSAN, M. Kabir ve VARELA, Oscar, Safety-First Portfolio Optimization for US Investors in Emerging Global, Asian and Latin American Markets, Pacific-Basin Finance Journal, 12, 2004, JANSEN, Dennis W, KOEDIJK, Kees G ve de VRIES, Casper G., Portfolio Selection With Limited Downside Risk, Journal of Emprical Finance, 7, 2000, KAPLAN, Paul D., Asset Allocation Models Using the Markowitz Approach, Ocak KÜÇÜKKOCAOĞLU, Güray, Optimal Portföyün Seçimi ve İMKB Ulusal-30 Endeksi Üzerine Bir Uygulama, Active Dergisi, Sayı 26, LEIPPOLD, Markus, TROJANI, Fabio ve VANINI, Paolo, A Geometric Approach to Multiperiod Mean Variance Optimization of Assets and Liabilities, Journal of Economic Dynamics & Control, 28, 2004,

GROOTVELD, Henk ve HALLERBACH, Winfried, Variance vs Downside Risk: Is There Really That Much Difference?, European Journal of Operational Research, 114, 1999, 304-319. HAQUE, Mahfuzul, HASSAN, M.

7 MARKOWITZ, Harry, Portfolio Selection, The Journal of Finance, Vol. 7, Issue 1, Mart 1992, MULVEY, John M., PAULING, William R. ve MADEY, Ronald E., Advantages of Multiperiod Portfolio Models, Journal of Portfolio Management, Vol. 29, Issue 2, 2003, RINGUEST, Jeffrey L., GRAVES, Samuel B. ve CASE, Randy H., Mean-Gini Analysis in R&D Portfolio Selection, European Journal of Operational Research, 154, 2004, STEINBACH, Marc C., Markowitz Revisited: Mean-Variance Models in Financial Portfolio Analysis, SIAM Review, Vol. 43, No. 1, STEVENSON, Simon, Emerging Markets, Downside Risk and The Asset Allocation Decision, Emerging Markets Review, 2, 2001, TARIM, Armağan ve ULUCAN, Aydın, Markowitz Ortalama-Varyans Kuadratik Programlama Modelinin İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Uygulanması: Optimal Portföylerin ve Yatırım Süresinin Belirlenmesi, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, Cilt 55-2, 2000,

, Mean-Gini Analysis in R&D Portfolio Selection, European Journal of Operational Research, 154, 2004, 157-169. STEINBACH, Marc C.

Benzer belgeler

1. Nominal faiz oranı %25, enflasyon oranı %5 olduğuna göre reel faiz oranı % kaçtır?

Temel Finans Matematiği ve Değerleme Yöntemleri 1. Nominal faiz oranı %25, enflasyon oranı %5 olduğuna göre reel faiz oranı % kaçtır? a. %18 b. %19 c. %20 d. %21 e. %22 5. Nominal faiz oranı %24 ve iki