ETKİN PORTFÖY YÖNETİMİNDE PİYASA ORTALAMALARININ KULLANIMI

Yıl 2000, Cilt: 16 Sayı: 1, 595 - 613, 01.12.2000

Emel Şıklar

Öz

Bu çalışmada aritmetik ve geometrik ortalamanın taşıdığı en­formasyonun farklı olduğu şeklinde ifade edilebilecek hipotezin geçerliliğini araştırabilmek için sermaye piyasasında en yüksek getiriyi sağlama amacına dönük bir işlem stratejisi geliştirilmektedir. Sözü edilen iki tür ortalamanın esas alınması ile oluşturulan hisse senedi fiyat indeksleri arasında eşbütünleşik bir ilişkinin reddedilmesi yuka­rıda sözü edilen hipotezi destekler nitelikte bir kanıt olarak kabul e­dilmektedir. Geliştirilen stratejinin uygulanması ile elde edilebilecek aşırı getirinin süreklilik göstermesi beklenemez. Bu nedenle otoregresif doğrusal model ve yapay ağ modeli aracılığı ile söz konusu ortalamalar tahmin edilmiş ve gerçekleştirilen tahminlerin kullanılma­sı ile desteklenen işlem stratejisi al-tut stratejisi ile karşılaştırılarak ortalama getirinin daha yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Portföy yönetimi, Ekonometrik modeller

Kaynakça

• Abu-Mostafa, Y.(Ed.), Neural Markets in the Capital Markets, John Wiley & Sons, New York 1994.
• Brock,W. et al, "Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns", Journal of Finance, Vol.47, 1992, s.1731-1764.
• Davidson,R. - J.G.MacKinnon, Estimation and Inj'erence in Econometrics, Oxford University Press, New York 1993.
• Dickey, D:A. - W.A.Fuller, "Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root", Journal of the American Statistical Association, Vol.74, 1979, s.427-431.
• Engle,R.F. - C.W.J.Granger, "Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing", Econometrica, Vol.55, 1987, s.251-276.
• Granger,C.W.J. et al., "Comments on Testing Economic Theories and the Use of Model Selection Criteria", Journal of Econometrics, Vol.67, 1995, s.173- 187.
• Helmenstein, C. - C.Haetke, "A Comparative Analysis of Stock Mar­ket Indexes", Institute for Advanced Studies Working Paper, Viyana, 1995.
• Moody,J. - J.Utans, "Architecture Selection Strategies for Neural Networks: Application to Corporate Bond Rating Prediction", Neural Networks in the Capital Markets (Ed. Abu-Mostafa), John Wiley & Sons, New York 1994 içinde s.277-300.
• Natter, M. et al., "Macroeconomic Forecasting Using Neural Net­works", Neural Networks in the Capital Markets (Ed.Y.Abu-Mostafa), John Wiley & Sons, New York 1994 içinde s.151-178.
• Phillips,P.C.B. - P.Perron, "Testing for a Unit Root in Time Series Regression", Biometrica, Vol.75, 1988, s.335-346.
• Refenes, A.N. (Ed), Neural Networks in the Capital Markets, World Scientifıc Publishers, Londra 1995
• Sawa,T., "Information Criteria for Discriminating Among Altemative Regression Models", Econometrica, Vol.46, 1978, s.1273-1291.
• Schwartz,G., "Estimating the Dimension of a Model", Annals of Statistics, Vol.6, 1978, s.461-464.
• Swanson,N. - H.White, "A Model Selection Approach to Assessing the Information in the Term Structure Using Linear Models and Artifical Neural Network Models", Journal of Business and Economic Statistics, Vol 13, 1995, s.265-275.
• Şıklar,E., Eşbütünleşme Analizi ve Türkiye 'de Para Talebi, Anadolu Üniversitesi Yayınları, Eskişehir 2000.
• Weigend, A.S. - N.A.Gershenfeld, Time Series Prediction, Forecasting the Future and Understanding the Past, Addison Wesley, Reading MA, 1994.
• White,H. "Economic Prediction Using Neural Networks: The case of BM Daily Stock Returns", Proceedings of the Second Annual IEEE Conference in Neural Networks, IEEE Press, New York 1988 içinde s.451-458.