Bütünleşik SD ve PROMETHEE ÇKKV Yöntemleri ile Portföy Optimizasyonu: BİST Gıda, İçecek ve Tütün Sektöründe Ampirik Bir Uygulama

Abstract

Bu çalışmanın amacı, firma getirisini etkileyebilecek değişkenler ve Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) tekniklerine
göre optimal portföy oluşturmaktır. Çalışmada, BİST Gıda, İçecek ve Tütün sektöründe faaliyet gösteren firmaların 2015-
2020 dönemine ilişkin verileri kullanılmıştır. Bu amaçla çalışmada Standard Deviation (SD) ve The Preference Ranking
Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) ÇKKV yöntemlerinden oluşan bütünleşik bir model
kullanılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında SD yöntemi kullanılarak, seçilen finansal kriterlere ilişkin ağırlık katsayıları tespit
edilmiştir. SD yöntemine göre, tüm örneklem döneminde, firmaların performansı üzerinde etkili olan en önemli kriter cari
orandır. İkinci aşamada PROMETHEE yöntemi ile firmaların performans skorları tespit edilmiştir. Son aşamada ise elde
edilen performans skorlarına bağlı olarak PROMETHEE yöntemine göre etkin sınır üzerinde yer alan firmalardan bir
portföy oluşturulmuştur. PROMETHEE yöntemi sonuçlarına göre çalışma kapsamına alınan tüm dönemlerde etkin sınır
üzerinde yer alan 6 firmanın olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, seçilen alternatiflere ve kriterleri
bağlı olarak oluşturulan optimal portföyün sektör ve BİST-100 endeks getirisinden daha yüksek getiri sağladığı anlaşılmıştır.
Bu nedenle, seçilen karar değişkenleri ve ÇKKV tekniklerinin optimal portföy oluşturmada tutarlı olduğu söylenebilir.

Keywords

• Portföy Optimizasyonu
• Portföy Seçimi
• SD
• PROMETHEE
• ÇKKV

Portfolio Optimization with Integrated SD and PROMETHEE MCDM Methods: An Empiric Application in ISE The Food, Beverage and Tobacco Industry

Abstract

The aim of this study is to create an optimal portfolio according to variables that can affect the firm's return and
Multi-Criteria Decision Making (MCDM) techniques. In the study, the data of the companies operating in the ISE Food,
Beverage and Tobacco sector for the period of 2015-2020 were used. For this purpose, an integrated model consisting of
Standard Deviation (SD) and The Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE)
MCDM methods was used in the study. In the first stage of the study, weighting coefficients for the selected financial criteria
were determined using the SD method. According to the SD method, the most important criterion affecting the performance
of firms in the whole sample period is the current ratio. In the second stage, the performance scores of the companies were
determined with the PROMETHEE method. In the last stage, a portfolio was created from companies that are above the
effective limit according to the PROMETHEE method, depending on the performance scores obtained. According to the
results of the PROMETHEE method, it was concluded that there were 6 companies that were above the effective limit in all
periods included in the study. According to the results obtained, it is understood that the optimal portfolio created depending
on the selected alternatives and criteria provides a higher return than the sector and BIST-100 index return. Therefore, it can
be said that the selected decision variables and MCDM techniques are consistent in optimal portfolio creation.

Keywords

• Portfolio Optimization
• Portfolio Selection
• SD
• PROMETHEE
• MCDM

References

1. Ahmadzade, Masoud - Fazli, Safar - Khosroanjom, Davod - Mavi Reza Kiani (2011), “Utilizing Data Envelopment Analysis for Selecting Stockand Benchmark Firms in Tehran Stock Exchange”, International Journal of Operational Research, 12 (4), pp. 446 – 463.
2. Aksaraylı, Mehmet - Pala, Osman. (2016), “A Hybrid Multi-Objective Optimization Approach for Portfolio Selection Problem”, In International Strategic Research Congress Proceedings Book, pp. 447-465.
3. Ardıttı, Fred D. (1971), Another Look at Mutual Fund Performance, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 6(03), pp. 909-912.
4. Aydın, Yüksel (2020), “A Hybrid Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Model Consisting of SD & COPRAS Methods in Performance Evaluation of Foreign Deposit Banks”, Equinox, Journal of Economics, Business & Political Studies, 7(2), pp. 160-176.
5. Basso, Antonella - Funari, Stefania (2001), “A Data Envelopment Analysis Approach to Measure the Mutual Fund Performance”, EuropeanJournal of Operational Research,135, pp. 477-492.
6. Bayramoğlu, Mehmet Fatih - Yayalar, Nagihan (2017), “Portföy Seçiminde Toplam Riski Temel Alan Portföy Performans Ölçütlerinin Değerlendirilmesi”, Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(1), ss. 1-28.
7. Bedir, Neşet - Eren, Tamer (2015), “AHP-PROMETHEE Yöntemleri Entegrasyonu ile Personel Seçim Problemi: Perakende Sektöründe Bir Uygulama”, Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 4(4), ss. 46-58.
8. Biswas, Debasish (2015), “The Effect of Portfolio Diversification Theory: Study on Modern Portfolio Theory of Stock Investment in The National Stock Exchange”, Journal of Commerce and Management Thought, 6(3), pp. 445-455.

9. Bouri, Abdelfettah - Martel, Jean Marc - Chabchoub, Habib (2002), “A Multi‐Criterion Approach for Selecting Attractive Portfolio”, Journal of Multi‐Criteria Decision Analysis, 11(4‐5), pp. 269-277.
10. Brans, Jean Pierre - Vincke, Ph (1985), “Note—A Preference Ranking Organization Method: (The PROMETHEE Method for Multiple Criteria Decision-Making)”, Management Science, 31(6), pp. 647-656.
11. Brans, Jean Pierre (1982), “L'ingenierie De La Decision: Elaboration D'instruments D'aide A La Decision. La Methode PROMETHEE”, Universite Laval, Colloque d'aide a la Decision, Quebec, Canada, pp. 183-213.
12. Bülbül, Serpil Ergün - Köse, Ali. (2016), “Türk Sigorta Sektörünün PROMETHEE Yöntemi ile Finansal Performans Analizi”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 38(1), ss. 187-210.
13. Chakraborty, Shankar - Zavadskas, Edmundas Kazimieras (2014), “Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making”, Informatica, 25(1), pp. 1-20.
14. Chen, Hsin Hung (2008), “Stock Selection Using Data Envelopment Analysis”, Industrial Management and Data Systems, 108, pp. 1255-1268.
15. Dagdeviren, Metin - Eraslan, Erguen (2008), “Supplier Selection Using PROMETHEE Sequencing Method”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi Unıversity, 23, pp. 69-75.
16. Demirtaş, Özgür - Güngör Zulal (2005), “Portföy Yönetimi ve Portföy Seçimine Yönelik Uygulama”, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 4, ss. 103-109.
17. Diakoulaki, Danae - Mavrotas, George - Papayannakis, Lefteris (1995), “Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The Critic Method”, Computers & Operations Research, 22(7), pp. 763-770.
18. Edirisinghe, N. Chanaka - Zhang Xin (2008), “Portfolio Selection under DEA-Based Relative Financial Strength Indicators: Case of US Industries”, Journal of the Research Society. 59, pp. 842-856.
19. Eilat, Harel - Golany Boaz - Shtub Avraham (2006), “Constructing and Evaluating Balanced Portfolios of R&D with Interactions: A DEA Based Methodology”, European Journal of Operational Research. 172, pp. 1018-1039.
20. Emel, Ahmet Burak - Oral Metin - Reisman Arnold- Yolalan Reha (2003), “A Credit Scoring Approach for The Commercial Banking Sector”, Socio-Economic Planning Sciences, 37, pp. 103-123.
21. Grujić, Miloš (2016), “Application of The Modern Portfolio Theory in Diversification of The Debt Securities Portfolio in Emerging Markets”, Zbornik Radova Ekonomskog Fakulteta U Istočnom Sarajevu, (13), pp. 67-80.
22. Gür, Şeyda - Bedir, Neşet - Eren, Tamer (2017), “Selection of Marketing Strategies with Analytical Network Process and PROMETHEE Method for Medium Sized Business in Food Sector”, Nevsehir Journal of Science and Technology, 6(1), pp. 79-92.
23. Ishizaka, Alessio - Nemery, Philippe (2011), “Selecting the Best Statistical Distribution with PROMETHEE and GAIA”, Computers & Industrial Engineering, 61(4), pp. 958-969.
24. Işık, Özcan - Koşaroğlu, Merve Şerife (2020), “Analysis of the Financial Performance of Turkish Listed Oil Companies Through the Application of SD and MAUT Methods”, Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 55(3), ss. 1395- 1411.
25. Işık, Özcan. (2020), “SD Tabanlı MABAC ve WASPAS Yöntemleriyle Kamu Sermayeli Kalkınma ve Yatırım Bankalarının Performans Analizi”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (29), ss. 61-78.
26. Jahan, Ali - Mustapha, Faizal - Sapuan, S. M - Ismail, Md Yusof - Bahraminasab, Marjan (2012), “A Framework for Weighting of Criteria in Ranking Stage of Material Selection Process”, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58(1-4), ss. 411–420.
27. Janani, Mohammad Hasan - Ehsanifar, Mohammad - Bakhtiarnezhad, Sanam (2012), “Selection of Portfolio by Using Multi Attributed Decision Making (Tehran Stock Exchange)”, American Journal of Scientific Research, 44(2), ss. 15-29.
28. Kartal, Cem (2019), “MOORA Metodu ile Portföy Yönetimi Geleneksel Yöntemlere ve Şans Faktörüne Dayalı Portföylerle Bir Karşılaştırma Uygulaması”, Maliye ve Finans Yazıları, (111), ss. 299-318.
29. Kayalıdere, Koray - Aktaş, Hüseyin (2008), “Alternatif Portföy Seçim Modellerinin Performanslarının Karşılaştırılması (İMKB örneği)”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(1), ss. 290-312.
30. Konno, Hiroshi - Shırakawa, Hiroshi - Yamazakı, Hiroaki (1993), “A Mean-Absolute Deviation-Skewness Portfolio Optimization Model”, Annals of Operations Research, 45(1), pp. 205-220.
31. Korkmaz, Turhan - Pekkaya, Mehmet. (2012), Excel Uygulamalı Finans Matematiği, Cilt:1, Ekin Basım Yayın Dağıtım, Ankara.
32. Koşaroğlu, Şerife Merve (2020), “BİST’te İşlem Gören Bankaların Performanslarının SD ve EDAS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(3), ss. 406-417.
33. Küçükkocaoğlu, Güray (2002), “Optimal Portföyün Seçimi ve İMKB Ulusal-30 Endeksi Üzerine Bir Uygulama”, Active-Bankacılık ve Finans Dergisi, 26, ss. 74-91.
34. Lim, Sungmook - Oh, Wuk - Zhu, Joe (2014), “Use of DEA Cross-Efficiency Evaluation in Portfolio Selection: An Application to Korean Stock Market”, European Journal of Operational Research, 236(1), pp. 361-368.
35. Marasović, Branka - Babić, Zoran (2011), “Two-Step Multi-Criteria Model for Selecting Optimal Portfolio”, International Journal of Production Economics, 134(1), pp. 58-66.
36. Markowıtz, Harry Max (1952), “Portfolio Selection”, The Journal of finance, 7(1), pp. 77-91.
37. Markowitz, Harry Max (1999), “The Early History of Portfolio Theory: 1600–1960”, Financial Analysis Journal, 55(4), pp. 5-16.
38. Murthi B. S - Choi Yoon K. - Desai Preyas (1997), “Efficiency of Mutual Funds and Portfolio Performance Measurement: A non-Parametric Approach”, European Journal of Operational Research, 98, pp. 408-418.
39. Nielsen, Lars Tyge (1987), “Portfolio Selection in the Mean-Variance Model: A Note”, Journal of Finance, 42 (5), pp. 1371-1376.
40. Ömürbek, Nuri - Karaatlı, Meltem - Eren, Hande - Şanlı, Bekir (2014), “AHP Temelli PROMETHEE Sıralama Yöntemi ile Hafif Ticari Araç Seçimi”, Suleyman Demirel University Journal of Faculty of Economics & Administrative Sciences, 19(4), ss. 47-64.
41. Özdemir, Mehmet Hakan (2016), “Entropı̇ Optı̇mı̇zasyonu Yöntemiyle Portföy Seçimi”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 27(81), ss. 43-57.
42. Pala, Osman - Aksaraylı, Mehmet (2017), “BİST-30 Endeksinde Entropi ve Yüksek Momentlerle TOPSIS ve PROMETHEE Tabanlı Çok Amaçlı Portföy Seçimi Modeli Önerisi”, Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), ss. 171-188.
43. Pätäri, Eero - Karell, Ville - Luukka, Pasi - Yeomans, Julian S. (2018), “Comparison of The Multicriteria Decision-Making Methods for Equity Portfolio Selection: The US Evidence”, European Journal of Operational Research, 265(2), pp. 655-672.
44. Roy Andrew Donald D. (1952), “Safety First and Holding of Assets”, Econometrica, 20(3), pp. 431–449.
45. Şahin, Ayşegül - Akkaya, Cenk G. (2013), “PROMETHEE Sıralama Yöntemi ile Portföy Oluşturma Üzerine Bir Uygulama”, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2(2), ss. 67-81.
46. Sarıkaya, Görkem - Tatlidil, Hüseyin (2014), “Entropi Optimizasyon Ölçüsü ile Optimal Portföy Seçimi ve BİST Ulusal-30 Endeksi Üzerine Bir Çalışma”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, ss. 381-402.
47. Söylemez, Esra Yıldırım - Koç Yasemin Deniz (2017), “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Optimal Portföy Seçimi: Borsa İstanbul Örneği”, Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(IASOS Özel Sayısı-), ss. 117-133.
48. Tekin, Bilgehan - Güçlü, Pembe- Keskin, Burak (2019), “Pay Senetlerinden Portföy Oluşturmaya Bulanık Kümeleme Analizi Yaklaşımı: BIST 100 Endeksi Pay Senetleri Üzerine Bir Uygulama”, Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(2), ss. 238-262.
49. Tiryaki, Fatma (2001), “The Use of Data Envelopment Analysis for Stock Selection on Istanbul Stock Exchange”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 30(2), ss. 29-51.
50. Ünal, Esra Aydın (2019), “Özel Sermayeli Ticari Bankalarının Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleri ile Ölçümü”, Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), ss. 384-400.
51. Vetschera, Rudolf - De Almeida, Adiel Teixeira (2012), “A PROMETHEE-Based Approach To Portfolio Selection Problems”, Computers & Operations Research, 39(5), pp. 1010-1020.