Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLERİ

Yıl 2019, Cilt: 7 Sayı: 2, 294 - 306, 01.12.2019

Öz

Finansal piyasalarda gün içerisinde ya da belirli zaman aralıklarında birtakım dalgalanmalar yaşanmakta olup, bu dalgalanmalar yatırımcı üzerinde bir stres ve risk etkisi oluşturmaktadır. Finansal piyasalar içerisinde yaşanan belirsizlikten dolayı oluşan dalgalanmalardan büyük veya küçük yatırımcılar korunmak istemektedirler. Bu durumda yatırımcılar risklerini olabildiğince azaltmak için risk yönetimine başvururlar. Belirsizlik ortamında yatırım yapacak olan yatırımcılar, yatırımlarının pozitif yönde değer kazanması adına bu piyasada yapacağı yatırım hakkında fikir sahip olması gerekir. İnsanın, belirsizliğin yaşandığı ortamlarda her zaman rasyonel karar alması olası değildir. Yaşanan krizler ya da yatırımdaki iniş ve çıkışlar yatırımcı üzerinde bir baskı oluşturup yanlış bir karar almasında neden olabilmektedir. Yatırımcılar, bir yatırıma başlamadan önce o yatırımla ilgili bilgi sahibi olmak isterler ve yaşanabilecek bir olumsuzluk karşısında psikolojik faktörlerden dolayı yanlış bir karar alma durumu yaşamak istemezler. Türk hisse senedi piyasası hem Pazar dinamiklerinden ve hem de USD kuru dalgalanmalarından etkilenmektedir. TL ve USD kuru bazında yapılacak simülasyonların ve karşılaştırmalarının bu etkilerin anlaşılmasında farklı bir bakış açısı getireceği düşünülmektedir. Bu çalışmada, havayolu hisseleri referans alınarak Monte Carlo Simülasyonu yöntemi ile Türk ve Amerikan hisse senedi piyasaları arasında TL ve USD bazında bir karşılaştırma yapılmıştır. Çalışmanın amacı USD kuru dalgalanmalarının Türk hisse senedi piyasasına etkileri hakkında farklı bir yaklaşım sunmaktır.

Kaynakça

  • Amın, F. A. M., Yahya, S. F., Ibrahım, S. A. S., & Kamarı, M. S. M. (2018). Portfolio risk measurement based on value at risk (VaR). AIP Conference Proceedings, 1974(1), 020012. DOI: https://doi.org/10.1063/1.5041543.
  • Duman, Mustafa. (2000). Bankacılık Sektöründe Finansal Riskin Ölçülmesi ve Gözetiminde Yeni Bir Yaklaşım: Value At Risk Metodolojisi. Bankacılar Dergisi, 32. Retrieved from: http://www.tbb.org.tr/Dosyalar/Arastirma_ve_Raporlar/S22_Mustafa_Duman_2000.doc.
  • Ellsberg, Daniel (1961). Risk, ambiguity, and the Savage axioms, The quarterly journal of economics, 75, 4, 643-645. Retrieved from: www.jstor.org/stable/1884324.
  • Gıdas, B. (1995). Metropolis-Type Monte Carlo Simulation Algorithms and Simulated Annealing, Trends In Contemporary Probability, Boca Raton CRC Press.
  • Hogenboom, F., Wınter, M. D., Frasıncar, F., & Kaymak, U. (2012). A news event-driven approach for the historical value at risk method. Expert Systems with Applications, Advances in intelligent systems and computing, Springer, 171, 283-292. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-30864-2_27.
  • Jorıon, P. (1985). International Portfolio Diversification with Estimation Risk. The Journal of Business, 58(3), 259-278. Retrieved from: www.jstor.org/stable/2352997
  • Kavrar, Ö , Yılmaz, B . (2019). Riske maruz değer yöntemiyle portföy riskinin belirlenmesi. Öneri Dergisi , 14 (52) , 486-508. DOI: 10.14783/maruoneri.595104.
  • Kalos, M, Whıtlock, P, (2004). Monte Carlo Methods, Veinheim, WILEY-VCH. Knıght, Frank. (1921). Risk Uncertainty and Profit, New York, Dover Publications.
  • Öztürk, Latif. (2004). Monte Carlo Simülasyon Metodu ve Bir İşletme Uygulaması, Doğu Anadolu Bölgesi Araştırmaları, 3:1, 2004, 116-122.
  • Rabıner, L.R. (1989). A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition, Proceedings of the IEEE, 77(2), 257–86.
  • Ross, Sheldon (2012). Simulation. Academic Press. USA. Retrieved from: https://www.elsevier.com/books/simulation/ross/978-0-12-415825-2.
  • Şener, Cem. (2018). Monte Carlo Simülasyonu ile Hisse Senedi Fiyat Tahminleri, Yayınlanmamış İstanbul Aydın Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi.
  • Şener, Uğur. (2015). Türkiye’de Binek Otomobil Endüstrisinin Talebine Kantitatif Bir Yaklaşım, İstanbul Aydın Üniversitesi ,Yayınlanmamış Doktora Tezi.
  • Taha, Hamdy A. (2000). Yöneylem Araştırması, Çeviren ve Uyarlayanlar: J. Alp BARAY, Şakir ESNAF, İstanbul, Lüteratür Yayıncılık.
  • Uysal, H. Özge. (1999). Piyasa Riskinin Tespitinde Kullanılan Risteki Değer (Value at Risk) Yöntemi. SPK Aracılık Faaliyetleri Dairesi.
  • Uysal, M., Emir, M. (2018). Uluslararası Çeşitlendirmenin Portföy Performansına Etkisi: Geleneksel Ve İslami Hisse Senedi Piyasaları İçin Ampirik Bir Uygulama. International Journal Of Economic & Administrative Studies, DOI: 10.18092/ulikidince.332276.
  • Yılmaz, Zekai. (1988). Sayısal Yöntemler. Uludağ Üniversitesi Yayınları. Yayınları. 3-0530161.
  • Zentı, R., Pallotta, M. (2001). Risk analysis for asset managers: Historical scenarios based methods and the bootstrap approach. Mineo. RAS Asset Management, Milan, Italia.
Yıl 2019, Cilt: 7 Sayı: 2, 294 - 306, 01.12.2019

Öz

Kaynakça

  • Amın, F. A. M., Yahya, S. F., Ibrahım, S. A. S., & Kamarı, M. S. M. (2018). Portfolio risk measurement based on value at risk (VaR). AIP Conference Proceedings, 1974(1), 020012. DOI: https://doi.org/10.1063/1.5041543.
  • Duman, Mustafa. (2000). Bankacılık Sektöründe Finansal Riskin Ölçülmesi ve Gözetiminde Yeni Bir Yaklaşım: Value At Risk Metodolojisi. Bankacılar Dergisi, 32. Retrieved from: http://www.tbb.org.tr/Dosyalar/Arastirma_ve_Raporlar/S22_Mustafa_Duman_2000.doc.
  • Ellsberg, Daniel (1961). Risk, ambiguity, and the Savage axioms, The quarterly journal of economics, 75, 4, 643-645. Retrieved from: www.jstor.org/stable/1884324.
  • Gıdas, B. (1995). Metropolis-Type Monte Carlo Simulation Algorithms and Simulated Annealing, Trends In Contemporary Probability, Boca Raton CRC Press.
  • Hogenboom, F., Wınter, M. D., Frasıncar, F., & Kaymak, U. (2012). A news event-driven approach for the historical value at risk method. Expert Systems with Applications, Advances in intelligent systems and computing, Springer, 171, 283-292. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-30864-2_27.
  • Jorıon, P. (1985). International Portfolio Diversification with Estimation Risk. The Journal of Business, 58(3), 259-278. Retrieved from: www.jstor.org/stable/2352997
  • Kavrar, Ö , Yılmaz, B . (2019). Riske maruz değer yöntemiyle portföy riskinin belirlenmesi. Öneri Dergisi , 14 (52) , 486-508. DOI: 10.14783/maruoneri.595104.
  • Kalos, M, Whıtlock, P, (2004). Monte Carlo Methods, Veinheim, WILEY-VCH. Knıght, Frank. (1921). Risk Uncertainty and Profit, New York, Dover Publications.
  • Öztürk, Latif. (2004). Monte Carlo Simülasyon Metodu ve Bir İşletme Uygulaması, Doğu Anadolu Bölgesi Araştırmaları, 3:1, 2004, 116-122.
  • Rabıner, L.R. (1989). A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition, Proceedings of the IEEE, 77(2), 257–86.
  • Ross, Sheldon (2012). Simulation. Academic Press. USA. Retrieved from: https://www.elsevier.com/books/simulation/ross/978-0-12-415825-2.
  • Şener, Cem. (2018). Monte Carlo Simülasyonu ile Hisse Senedi Fiyat Tahminleri, Yayınlanmamış İstanbul Aydın Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi.
  • Şener, Uğur. (2015). Türkiye’de Binek Otomobil Endüstrisinin Talebine Kantitatif Bir Yaklaşım, İstanbul Aydın Üniversitesi ,Yayınlanmamış Doktora Tezi.
  • Taha, Hamdy A. (2000). Yöneylem Araştırması, Çeviren ve Uyarlayanlar: J. Alp BARAY, Şakir ESNAF, İstanbul, Lüteratür Yayıncılık.
  • Uysal, H. Özge. (1999). Piyasa Riskinin Tespitinde Kullanılan Risteki Değer (Value at Risk) Yöntemi. SPK Aracılık Faaliyetleri Dairesi.
  • Uysal, M., Emir, M. (2018). Uluslararası Çeşitlendirmenin Portföy Performansına Etkisi: Geleneksel Ve İslami Hisse Senedi Piyasaları İçin Ampirik Bir Uygulama. International Journal Of Economic & Administrative Studies, DOI: 10.18092/ulikidince.332276.
  • Yılmaz, Zekai. (1988). Sayısal Yöntemler. Uludağ Üniversitesi Yayınları. Yayınları. 3-0530161.
  • Zentı, R., Pallotta, M. (2001). Risk analysis for asset managers: Historical scenarios based methods and the bootstrap approach. Mineo. RAS Asset Management, Milan, Italia.
Toplam 18 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Cem Şener Bu kişi benim 0000-0002-2469-2764

Uğur Şener Bu kişi benim 0000-0001-5524-1707

Yayımlanma Tarihi 1 Aralık 2019
Gönderilme Tarihi 29 Ağustos 2019
Kabul Tarihi 2 Ekim 2019
Yayımlandığı Sayı Yıl 2019 Cilt: 7 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Şener, C., & Şener, U. (2019). MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLERİ. Beykoz Akademi Dergisi, 7(2), 294-306.
AMA Şener C, Şener U. MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLERİ. Beykoz Akademi Dergisi. Aralık 2019;7(2):294-306.
Chicago Şener, Cem, ve Uğur Şener. “MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLERİ”. Beykoz Akademi Dergisi 7, sy. 2 (Aralık 2019): 294-306.
EndNote Şener C, Şener U (01 Aralık 2019) MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLERİ. Beykoz Akademi Dergisi 7 2 294–306.
IEEE C. Şener ve U. Şener, “MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLERİ”, Beykoz Akademi Dergisi, c. 7, sy. 2, ss. 294–306, 2019.
ISNAD Şener, Cem - Şener, Uğur. “MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLERİ”. Beykoz Akademi Dergisi 7/2 (Aralık 2019), 294-306.
JAMA Şener C, Şener U. MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLERİ. Beykoz Akademi Dergisi. 2019;7:294–306.
MLA Şener, Cem ve Uğur Şener. “MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLERİ”. Beykoz Akademi Dergisi, c. 7, sy. 2, 2019, ss. 294-06.
Vancouver Şener C, Şener U. MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE HİSSE SENEDİ FİYAT TAHMİNLERİ. Beykoz Akademi Dergisi. 2019;7(2):294-306.