Birden fazla hisse senedine yatırım yapmak başka bir ifade ile portföy oluşturmak suretiyle, bireysel hisse senetlerinin sahip oldukları risk miktarından daha düşük bir risk değeri ile işlem yapmak mümkündür. Portföydeki düşük korelasyon katsayısına sahip senet sayısı arttıkça portföyün riski de azalmaktadır. Bu çalışmada portföydeki senet sayısı ile risk arasındaki ilişki matematiksel bir model ile ifade edilmiştir. Modelin parametrelerinin genetik algoritma ile optimize edilmesi sonucunda, gerçek değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki farkın, literatürde raporlanan değerlerden daha düşük olduğu belirlenmiştir. Çalışmada BIST30,BIST50 ve BIST100 endeksindeki senetlerin 21 Mayıs 2018 ve 16 Ağustos 2019 tarihleri arasındaki günlük fiyat verileri kullanılmıştır. Belirli bir portföy büyüklüğünde risk miktarının ne olacağını tahmin edecek bir araç, bireysel yatırımcılar için olduğu kadar, portföy yöneticileri için de karar destek sistemi olarak kullanılabilecektir
By investing in more than one stock, in other words by creating a portfolio, it is possible to trade with a risk value lower than the risk of individual stocks. The risk of the portfolio decreases as the number of securities with low correlation coefficient increases in the portfolio. In this study, the relationship between the number of securities in the portfolio and risk is expressed with a mathematical model. As a result of optimizing the parameters of the model with genetic algorithm, the difference between the actual values and the estimated values was found to be lower than the values reported in the literature. In this study, price data of BIST30, BIST50 and BIST100 indexes between 21 May 2018 and 16 August 2019 are used. A tool for predicting the amount of risk in a given portfolio size can be used as a decision support system for individual investors as well as for portfolio managers.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | September 17, 2021 |
Submission Date | August 26, 2019 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 76 Issue: 3 |