In this study, according to TurkStat data, inflation in five different income brackets separated by income groups in Turkey were investigated protected portfolio optimization. Expenditure data on income brackets where inflation is calculated cover the period 2011-2019. The analysis of inflation rates in the study was created at the level of COICOP-1 product groups. The targeted portfolios were created according to the mean-variance optimization, with the least risk with popular investment tools and to protect the investments of each income segment against their own inflation. According to the findings of the study, due to the fact that the inflation rates of low income people are higher than high income; It has been revealed that the first two percentile with low income can differentiate their portfolios, while the other twenty percentile can optimize their portfolios at deposit rates that can be qualified as risk-free.
Bu çalışmada, TÜİK verilerine göre Türkiye’deki beş farklı gelir dilime ayrılmış gelir gruplarının enflasyon korumalı portföy optimizasyonu araştırılmıştır. Enflasyonun hesaplandığı gelir dilimlerine ilişkin harcama verileri 2011-2019 tarihler arasını kapsamaktadır. Çalışmadaki enflasyon oranlarının analizi COICOP-1 ürün grupları seviyesinde oluşturulmuştur. Hedeflenen portföyler ortalama-varyans optimizasyonuna göre, popüler yatırım araçlarıyla en az riski barındıran ve her gelir diliminin kendi enflasyonlarına karşı yatırımlarını korumak amacıyla oluşturulmuştur. Çalışmada çıkan bulgulara göre, düşük gelirlilerin enflasyon oranlarının yüksek gelirlere göre yüksek olması sebebiyle; düşük gelire sahip ilk iki yüzde yirmilik dilimin portföylerindeki varlıkların farklılaştırabildiği, diğer yüzde yirmilik dilimlerin ise risksiz olarak nitelendirilebilecek mevduat faizinde portföylerini optimize edebildiği ortaya çıkmıştır.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Business Administration |
Journal Section | 5.Cilt 11.Sayı |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 5 Issue: 11 |