Bulanik Hedef Programlama Tabanli Yüksek Dereceden Momentlerle Bist 30 Endeksinde Portföy Seçimi (Portfolio Selection Based On Fuzzy Goal Programming With Higher Moments In ISE-30 Index)
Turkish Abstract: Portföy seçimi, yatırımcılar ve finans kuruluşları için her dönem önemli bir konu olmuştur. Portföy seçim probleminin özünü optimum portföy bileşimini belirli kriterler altında elde etmek oluşturmaktır. Kriterler ve önem dereceleri yatırımcılara göre değişkenlik gösterebilmektedir. Fakat portföyün temel değerlendirme unsurunu getiri ve risk öğeleri oluşturmaktadır. Modern portföy teorisine göre portföyün ortalaması ve varyansı bu unsurları sırasıyla karşılamaktadır. Markowitz tarafından, hisse senetleri getiri serilerinin normal dağıldığı ve karar vericilerin fayda fonksiyonunun kuadratik yapıda olduğu varsayımlarına dayanan ortalama-varyans modeli önerilmiştir. İlgili varsayımların geçerli olmadığı ve hisse senetlerinin çarpıklık ve basıklık değerlerinin anlamlı olduğu, piyasalarda yapılmış olan araştırmalar literatürde yaygın bir şekilde mevcuttur. Ayrıca ortalama-varyans modeli yatırımcıların stratejilerini kısıtlamaktadır. Son dönemde Ortalama-varyans-çarpıklık-basıklık modeli ve bu modelin çözümünde Polinomsal Hedef Programlama literatürde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. BIST-30 Endeksi portföy seçim probleminde Polinomsal Hedef Programlama modeli ve önerilen Bulanık Hedef Programlama yaklaşımı test edilip çeşitli model sonuçları karşılaştırılmıştır. Yatırımcı stratejilerine uygun portföy oluşumu açısından önerilen modelin iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir
Year of publication: |
2017
|
---|---|
Authors: | Pala, Osman |
Other Persons: | Pala, Osman (contributor) |
Publisher: |
[2017]: [S.l.] : SSRN |
Saved in:
freely available
Saved in favorites
Similar items by person
-
Software Selection with Weighted Expert Judgments Approached Based on Analytic Hierarchy Process
Pala, Osman, (2017)
-
A Hybrid Multi-Objective Optimization Approach For Portfolio Selection Problem
Pala, Osman, (2017)
-
Aksarayli, Mehmet, (2019)
- More ...