Sezgisel Bulanık Küme Tabanlı Çok Kriterli Karar Verme Yönteminin Bir Uygulaması: Borsa İstanbul’dan Hisse Senedi Seçimi

Yıl 2025, Cilt: 22 Sayı: 2, 948 - 957, 31.08.2025

Mehmet Çitil , Mehmet Emin Akkurt

https://doi.org/10.33437/ksusbd.1662197

Öz

Hisse senetleri üzerinden yapılacak bir yatırım için risk düzeyini en aza indirebilmek ve doğru yatırımı yapabilmek çok önemlidir. Bu çalışmamızda çok kriterli karar verme yöntemlerinden TOPSIS’i kullandık. Hisse senetlerinin önceki yıla ait resmi muhasebe verileri kullanıldı. Bu yöntemler neticesinde yaptığımız yatırımın yılsonundaki getirisini, yılsonunda oluşan; enflasyon, döviz, altın kurundaki değişimi Borsa’daki değişim ile mukayese ettik. Ayrıca seçtiğimiz yöntemin uygulamasının neticesi olarak çoklu kriterli karar verme yöntemlerinin borsadaki uygunluğunu test etmiş olduk. Yapmış olduğumuz çalışmanın bundan önce yapılan çalışmalardan farkları ise hisse senetleri ile ilgili olan finansal oranların gerçekleşmiş muhasebe verilerine dayalı olması, kriter ağırlıklarını AHP yöntemi ile belirlememiz ve Sezgisel Bulanık Küme tabanlı çalışıyor olmaktır.

Anahtar Kelimeler

Sezgisel bulanık küme , çok kriterli karar verme , AHP yöntemi , TOPSİS yöntemi

Kaynakça

• Aktaş, M. (2008). Hisse Senedi Seçimi Ve Hisse Senedi Seçiminde Etkili Olan Finansal Oranların Belirlenmesine Yönelik İmkb Şirketleri Üzerinde Bir Uygulama. https://nek.istanbul.edu.tr/ekos/TEZ/43479.pdf
• Aslantaş, C. (2008). Portföy Yönetiminde Fuzzy Yaklaşım. (Yüksek lisans tezi). Marmara Üniversitesi
• Atanassov, K. T. (2012). On intuitionistic fuzzy sets theory (Vol. 283). Springer.
• Karcıoğlu, R., Yalçin, S. (Nisan 2022) Sezgisel bulanık TOPSIS yöntemiyle portföy seçimi: Borsa İstanbul'da bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi , (94): 151-184
• Kıyılar, M. v. (2004). Tek Endeks Modeli ve Modelin İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Uygulanması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 33, 21-38.
• Kocadağlı, O., Keskin, R. (2015). A novel portfolio selection model based on fuzzy goal programming with different importance and priorities. Expert Systems with Applications, 42(20), 6898-6912.
• Maginn, J. T. (2007). Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. Managing Investment Portfolios: A Dynamic Process., 1-1913.
• Nededog, J. (1998). “High-Tech Security Investing for Generation X As aSupplement To Social Security: The Use of financial Ratios as Indicators of High-Tech Stock Price Success”, PhD . United States International University.
• Nissim, D. (2001). Ratio Analysis and Equity Valuation: From Research to Practice. Review of Accounting Studies, 6.
• Richardson, L. L. (1989). Abnormal Returns Associated With Selected Financial Profiles of Leveraged Buyouts An. Universitry of Arkansas.
• Yue, W. v. (2017). A New Fuzzy Multi-Objective Higher Order Moment Portfolio Selection Model for Diversified Portfolios. Physica A Statistical Mechanics and its Applications, s. Cilt: 465, 124– 140.
• Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3), 338-353.