Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Analysis of Stock Prices with Markov Chains: A Review on BIST 100 Companies

Yıl 2020, Cilt: 6 Sayı: 2, 261 - 277, 25.12.2020
https://doi.org/10.46849/guiibd.827317

Öz

Markov chains analysis approach based on stochastic processes differs from deterministic numerical methods in terms of some features. In a Markovian process, the future depends only on the present with a conditional probability and therefore independent of the past. In this study, which aims to apply the Markov chains method to the financial markets, 10 stocks with the highest trading volume among BIST 100 companies were determined and the method was applied to the daily closing prices of 31.12.2018-31.12.2019. The difference of the study is that the method used has been applied to the leading stocks with relatively low volatility. Findings indicate the difference in long-term expected returns of stocks.

Kaynakça

  • Akyurt, İ. Z. (2011), “Ülke Derecelendirme Sisteminin Markov Zinciri ile Analizi”, Yönetim, 22(69), 45-60.
  • Alp, S. ve Öz, E. (2009), “Markov Zinciri Yöntemi İle Taşınabilir Bilgisayar Tercihlerinin Analizi”, Akademik İncelemeler, 4(2), 37-54.
  • Alp, S. ve Sarıoğlu, K. (2017). “Döviz Kurundaki Değişimin Satış Rakamları Üzerindeki Etkisinin Markov Zinciri Modeli ile Analizi”, Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(4), 49-65.
  • Aytemiz, T. ve Şengönül, A. (2004), “Markov Zincirlerinin Ekonomik Bir Probleme Uygulanması: Perakende Alışverişlerde Bireysel Olarak Kullanılan Madeni Para Stratejilerinin Karşılaştırmalı Analizi”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(4), 29-43.
  • BIST 100 Hisse Senetleri Günlük Kapanış Verileri (2020). https://tr.investing.com/equities/turkey, 25.07.2020.
  • Can, T. ve Öz, E. (2009), “Marka Tercihlerine ve Tercih Nedenlerine Gizli Markov Modelinin Uygulanması”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2), 167-185.
  • Çam, S. ve Kılıç, S. B. (2018), “Altın Fiyatı Günlük Getirilerinin Yapay Sinir Ağları Algoritması ve Markov Zincirleri Modelleri ile Tahmini”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi (IJEAS, 18. EYİ Özel Sayısı), 681-694.
  • Ercan, Ö. (2020), “Markov Zincirleri Modellemesi ile Gençlerin Spor Ayakkabı Marka Tercihlerinin Belirlenmesi”, R&S – Research Studies Anatolia Journal, 3(2), 131-141.
  • Hillier, F. S. ve Lieberman, G. J. (2001), Introduction to Operations Research, Mcgraw-Hill Book Company, Singapore.
  • Huang, J. C., Huang, W. T., Chu, P. T., Lee, W. Y., Pai, H. P., Chuang, C. C. ve Wu, Y. W. (2017), “Applying a Markov Chain for the Stock Pricing of a Novel Forecasting Model”, Communications in Statistics-Theory and Methods, 46(9), 4388-4402.
  • Idolor, E. J. (2011), “The Long-Run Prospect of Stocks in the Nigerian Capital Market: A Markovian Analysis”, Journal of Research in National Development, 9(1), 388-400.
  • İlarslan, K. (2014), “Hisse Senedi Fiyat Hareketlerinin Tahmin Edilmesinde Markov Zincirlerinin Kullanılması: İMKB 10 Bankacılık Endeksi İşletmeleri Üzerine Ampirik Bir Çalışma”, Journal of Yaşar University, 9(35), 6185-6198.
  • Karaca, M. E. ve Alp, S. (2017), “Markov Zincirleri Yöntemi Kullanılarak Altın Fiyatları ile BIST 100 Endeksi Arasındaki İlişkinin Analizi”, Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırmaları Dergisi, 18(40), 1-12.
  • Karahanoğlu, İ. (2005), “Türkiye’deki Kalkınma Bankalarının Sermaye Yeterlilik Rasyolarının Markov Zincirleri Yöntemi ile Tahmin Edilmesi”, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(41), 1236-1246.
  • Kılıç, S. B. (2005), “Test of the Weak Form Efficient Market Hypothesis for the İstanbul Stock Exchange by Markov Chains Methodology”, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(1), 333-342.
  • Kılıç, S. B. (2013), “Estimating Probability of Session Returns for Istanbul Stock Exchange 100 Index as Markov Chain Process”, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(1), 501-512.
  • Kıral, E. (2018), “Markov Analizi ile Cep Telefonu Operatör Tercihlerinin Belirlenmesi: Adana İli Üzerine Bir Uygulama”, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(1), 35-47.
  • Kıral, E. ve Uzun, B. (2017), “Forecasting Closing Returns of Borsa İstanbul Index with Markov Chain Process of the Fuzzy States”, Journal of Economics, Finance and Accounting (JEFA), 4(1), 15-24.
  • Köse, E., Genç, T. ve Kabak, M. (2015), “Markov Analizi ile İnsan Gücü Planlaması”, Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(2), 1-12.
  • Liu, T. (2010), “Application of Markov Chains to Analyze and Predict the Time Series”, Modern Applied Science,4(5), 162-166.
  • Mills, T. C. ve Jordanov, J. V. (2003) “The Size Effect and the Random Walk Hypothesis: Evidence from the London Stock Exchange Using Markov Chains”, Applied Financial Economics, 13(11), 807-815.
  • Özdağoğlu, A., Özdağoğlu, G. ve Gümüş, G. K. (2012), “Altın Fiyatındaki Dağılımların Markov Zinciri ile Analizi: Uzun Erimli Olasılıklar”, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 40, 119-142.
  • Özdemir, A. ve Demireli, E. (2014), “Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri ile Analizi BIST Teknoloji Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama”, Verimlilik Dergisi, 1, 41-60.
  • Özdemir, A. Y. ve Gümüşoğlu, Ş. (2007), “İşletmelerin Tahminleme Sorunlarının Çözümlenmesinde Markov Zincirleri Analizinin Uygulanması”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(1), 337-359.
  • Özel, G. (2019). “Markov Zinciri Kullanarak Ankara İli İçin Hava Kirliliği Tahmini”, Bilge International Journal of Science and Technology Research, 3(2), 144-151.
  • Özel, G. ve Solmaz, A. (2012), “Türkiye'de Deprem Tekrarlanma Zamanının Tahmini ve Neotektonik Bölgelere Göre Depremselliğin Markov Zinciri ile İncelenmesi”, Çankaya University Journal of Science and Engineering, 9( 2), 125-138.
  • Parzen, E. (1962), Stochastic Processes, Holden-Day Inc., USA.
  • Pfeifer, P. H. ve Carraway, R. L. (2000), “Modeling Customer Relationships As Markov Chains”, Journal of Interactıve Marketıng, 14(2), 43-55.
  • Reis, M. ve Dutal, H. (2016), “Markov Zinciri Modeli Kullanılarak Kahramanmaraş İli İçin Gelecekteki Hidrolojik Kuraklık Olasılıklarının Belirlenmesi”, Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 16(1), 34-43.
  • Shiyun, W., Guan, L. K. ve Chang, C. (1999), “A New Methodology for Studying Intraday Dynamics of Nikkei Index Futures Using Markov Chains”, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 9, 247-265.
  • Soykan, Y. (2010), “Markov Zincirleri ile Pazar Payı Araştırma Modeli ve Otomobil Lastiği Pazarında Bir Uygulama”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 27, 1-11.
  • Şentürk, S. ve Alp, S. (2016), “Mobil Operatör ve İnternet Servis Sağlayıcı Tercihlerinin Markov Zinciri Yöntemi ile Analizi”, Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 13, 133-151.
  • Taha, H. A. (2007), Operations Research: An Introduction, Pearson, USA.
  • Temel, T., Tansel, A. ve Güngör, N. D. (2005), “Convergence Of Sectoral Productivity in Turkish Provinces: Markov Chains Model”, International Journal of Applied Econometrics and Quantitative Studies, 2(2), 65-98.
  • Tütek, H., Gümüşoğlu, Ş., Özdemir, A. (2016), Sayısal Yöntemler: Yönetsel Yaklaşım, Beta Basım Yayım, 7. Bası: İstanbul.
  • Winston, W. L. (2004), Operations Research-Applications and Algorithms, Brooks/Cole, Fourth Ed., USA.
  • Yavuz, S. ve Karabulut, T. (2016), “Markov Analizi ile Üniversite Öğrencilerinin Cep Telefonu Marka Tercihlerinin Belirlenmesi”, Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(17), 221-235.

Hisse Senedi Fiyatlarının Markov Zincirleri ile Analizi: BIST 100 Şirketleri Üzerine Bir Uygulama

Yıl 2020, Cilt: 6 Sayı: 2, 261 - 277, 25.12.2020
https://doi.org/10.46849/guiibd.827317

Öz

Stokastik süreçlere dayalı Markov zincirleri analizi yaklaşımı deterministik sayısal yöntemlerden bazı özellikleriyle farklılıklar taşımaktadır. Bir Markovyen süreçte gelecek yalnızca şimdiye koşullu bir olasılıkla bağlı ve bu nedenle geçmişten bağımsızdır. Markov zincirleri yöntemini finansal piyasalara uygulamayı amaçlayan bu çalışmada BIST 100 şirketleri arasından en yüksek işlem hacmine sahip 10 hisse senedi belirlenmiş ve yöntem söz konusu hisse senetlerinin 31.12.2018-31.12.2019 günlük fiyat kapanış verilerine uygulanmıştır. Çalışmanın farklılığı kullanılan yöntemin oynaklık seviyesi nispeten az olan başlıca pay senetlerine uygulanmış olmasıdır. Elde edilen bulgular hisse senetlerinin uzun dönem beklenen getirilerindeki farklılığa işaret etmektedir.

Kaynakça

  • Akyurt, İ. Z. (2011), “Ülke Derecelendirme Sisteminin Markov Zinciri ile Analizi”, Yönetim, 22(69), 45-60.
  • Alp, S. ve Öz, E. (2009), “Markov Zinciri Yöntemi İle Taşınabilir Bilgisayar Tercihlerinin Analizi”, Akademik İncelemeler, 4(2), 37-54.
  • Alp, S. ve Sarıoğlu, K. (2017). “Döviz Kurundaki Değişimin Satış Rakamları Üzerindeki Etkisinin Markov Zinciri Modeli ile Analizi”, Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(4), 49-65.
  • Aytemiz, T. ve Şengönül, A. (2004), “Markov Zincirlerinin Ekonomik Bir Probleme Uygulanması: Perakende Alışverişlerde Bireysel Olarak Kullanılan Madeni Para Stratejilerinin Karşılaştırmalı Analizi”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(4), 29-43.
  • BIST 100 Hisse Senetleri Günlük Kapanış Verileri (2020). https://tr.investing.com/equities/turkey, 25.07.2020.
  • Can, T. ve Öz, E. (2009), “Marka Tercihlerine ve Tercih Nedenlerine Gizli Markov Modelinin Uygulanması”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2), 167-185.
  • Çam, S. ve Kılıç, S. B. (2018), “Altın Fiyatı Günlük Getirilerinin Yapay Sinir Ağları Algoritması ve Markov Zincirleri Modelleri ile Tahmini”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi (IJEAS, 18. EYİ Özel Sayısı), 681-694.
  • Ercan, Ö. (2020), “Markov Zincirleri Modellemesi ile Gençlerin Spor Ayakkabı Marka Tercihlerinin Belirlenmesi”, R&S – Research Studies Anatolia Journal, 3(2), 131-141.
  • Hillier, F. S. ve Lieberman, G. J. (2001), Introduction to Operations Research, Mcgraw-Hill Book Company, Singapore.
  • Huang, J. C., Huang, W. T., Chu, P. T., Lee, W. Y., Pai, H. P., Chuang, C. C. ve Wu, Y. W. (2017), “Applying a Markov Chain for the Stock Pricing of a Novel Forecasting Model”, Communications in Statistics-Theory and Methods, 46(9), 4388-4402.
  • Idolor, E. J. (2011), “The Long-Run Prospect of Stocks in the Nigerian Capital Market: A Markovian Analysis”, Journal of Research in National Development, 9(1), 388-400.
  • İlarslan, K. (2014), “Hisse Senedi Fiyat Hareketlerinin Tahmin Edilmesinde Markov Zincirlerinin Kullanılması: İMKB 10 Bankacılık Endeksi İşletmeleri Üzerine Ampirik Bir Çalışma”, Journal of Yaşar University, 9(35), 6185-6198.
  • Karaca, M. E. ve Alp, S. (2017), “Markov Zincirleri Yöntemi Kullanılarak Altın Fiyatları ile BIST 100 Endeksi Arasındaki İlişkinin Analizi”, Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırmaları Dergisi, 18(40), 1-12.
  • Karahanoğlu, İ. (2005), “Türkiye’deki Kalkınma Bankalarının Sermaye Yeterlilik Rasyolarının Markov Zincirleri Yöntemi ile Tahmin Edilmesi”, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(41), 1236-1246.
  • Kılıç, S. B. (2005), “Test of the Weak Form Efficient Market Hypothesis for the İstanbul Stock Exchange by Markov Chains Methodology”, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(1), 333-342.
  • Kılıç, S. B. (2013), “Estimating Probability of Session Returns for Istanbul Stock Exchange 100 Index as Markov Chain Process”, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(1), 501-512.
  • Kıral, E. (2018), “Markov Analizi ile Cep Telefonu Operatör Tercihlerinin Belirlenmesi: Adana İli Üzerine Bir Uygulama”, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(1), 35-47.
  • Kıral, E. ve Uzun, B. (2017), “Forecasting Closing Returns of Borsa İstanbul Index with Markov Chain Process of the Fuzzy States”, Journal of Economics, Finance and Accounting (JEFA), 4(1), 15-24.
  • Köse, E., Genç, T. ve Kabak, M. (2015), “Markov Analizi ile İnsan Gücü Planlaması”, Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(2), 1-12.
  • Liu, T. (2010), “Application of Markov Chains to Analyze and Predict the Time Series”, Modern Applied Science,4(5), 162-166.
  • Mills, T. C. ve Jordanov, J. V. (2003) “The Size Effect and the Random Walk Hypothesis: Evidence from the London Stock Exchange Using Markov Chains”, Applied Financial Economics, 13(11), 807-815.
  • Özdağoğlu, A., Özdağoğlu, G. ve Gümüş, G. K. (2012), “Altın Fiyatındaki Dağılımların Markov Zinciri ile Analizi: Uzun Erimli Olasılıklar”, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 40, 119-142.
  • Özdemir, A. ve Demireli, E. (2014), “Hisse Senedi Fiyat Verimliliğinin Markov Zincirleri ile Analizi BIST Teknoloji Endeksi Hisse Senedi Fiyatları Üzerine Bir Uygulama”, Verimlilik Dergisi, 1, 41-60.
  • Özdemir, A. Y. ve Gümüşoğlu, Ş. (2007), “İşletmelerin Tahminleme Sorunlarının Çözümlenmesinde Markov Zincirleri Analizinin Uygulanması”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(1), 337-359.
  • Özel, G. (2019). “Markov Zinciri Kullanarak Ankara İli İçin Hava Kirliliği Tahmini”, Bilge International Journal of Science and Technology Research, 3(2), 144-151.
  • Özel, G. ve Solmaz, A. (2012), “Türkiye'de Deprem Tekrarlanma Zamanının Tahmini ve Neotektonik Bölgelere Göre Depremselliğin Markov Zinciri ile İncelenmesi”, Çankaya University Journal of Science and Engineering, 9( 2), 125-138.
  • Parzen, E. (1962), Stochastic Processes, Holden-Day Inc., USA.
  • Pfeifer, P. H. ve Carraway, R. L. (2000), “Modeling Customer Relationships As Markov Chains”, Journal of Interactıve Marketıng, 14(2), 43-55.
  • Reis, M. ve Dutal, H. (2016), “Markov Zinciri Modeli Kullanılarak Kahramanmaraş İli İçin Gelecekteki Hidrolojik Kuraklık Olasılıklarının Belirlenmesi”, Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 16(1), 34-43.
  • Shiyun, W., Guan, L. K. ve Chang, C. (1999), “A New Methodology for Studying Intraday Dynamics of Nikkei Index Futures Using Markov Chains”, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 9, 247-265.
  • Soykan, Y. (2010), “Markov Zincirleri ile Pazar Payı Araştırma Modeli ve Otomobil Lastiği Pazarında Bir Uygulama”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 27, 1-11.
  • Şentürk, S. ve Alp, S. (2016), “Mobil Operatör ve İnternet Servis Sağlayıcı Tercihlerinin Markov Zinciri Yöntemi ile Analizi”, Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 13, 133-151.
  • Taha, H. A. (2007), Operations Research: An Introduction, Pearson, USA.
  • Temel, T., Tansel, A. ve Güngör, N. D. (2005), “Convergence Of Sectoral Productivity in Turkish Provinces: Markov Chains Model”, International Journal of Applied Econometrics and Quantitative Studies, 2(2), 65-98.
  • Tütek, H., Gümüşoğlu, Ş., Özdemir, A. (2016), Sayısal Yöntemler: Yönetsel Yaklaşım, Beta Basım Yayım, 7. Bası: İstanbul.
  • Winston, W. L. (2004), Operations Research-Applications and Algorithms, Brooks/Cole, Fourth Ed., USA.
  • Yavuz, S. ve Karabulut, T. (2016), “Markov Analizi ile Üniversite Öğrencilerinin Cep Telefonu Marka Tercihlerinin Belirlenmesi”, Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(17), 221-235.
Toplam 37 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular İşletme
Bölüm Research Article
Yazarlar

Ersin Yenisu 0000-0002-0235-4270

Yayımlanma Tarihi 25 Aralık 2020
Gönderilme Tarihi 17 Kasım 2020
Kabul Tarihi 19 Aralık 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020 Cilt: 6 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Yenisu, E. (2020). Hisse Senedi Fiyatlarının Markov Zincirleri ile Analizi: BIST 100 Şirketleri Üzerine Bir Uygulama. Giresun Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 6(2), 261-277. https://doi.org/10.46849/guiibd.827317

Giresun Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi