Borsa İstanbul Alt Sektör Analizi: Portföy Optimizasyonu ve Koruma Oranı

Yıl 2021, Sayı: 28, 323 - 337, 30.10.2021

Gürkan Bozma Salih Aydın Serkan Künü

Öz

Yatırımcılar için finansal piyasalarda risk-getiri dengesi oldukça fazla önem arz etmektedir. Bir takım yatırımcılar yüksek risk-yüksek getiri beklentisi içerisinde yatırımlarını yaparken bazı yatırımcılar düşük risk alarak düşük getiriye rıza gösterebilir. Portföy optimizasyonunu optimal bir şekilde oluşturabilen yatırımcılar yüksek getiriye ulaşabilirken riske karşı kendisini koruyabilmektedir. Etkin sınır noktasında portföy optimizasyonu sağlanır ve bu nokta yatırımcılar için yatırımın en optimal şekilde yapılacağı yerdir. Bu çalışmada, BİST’de yer alan 22 alt sektörün getiri belirsizlikleri arasındaki geçişkenlik ilişkilerinin yanı sıra optimal portföy ağırlıkları ve koruma oranları 2004-2019 döneminde günlük veri setiyle VAR(1)-DCC GARCH modeli kullanılarak elde edilmesi amaçlanmıştır. Yapılan VAR(1)-DCC GARCH modeli analiz sonuçlarına göre alt sektörler arasında getiri belirsizliği geçişkenliklerinin istatistiki olarak anlamlı olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın ana amacı olan koruma oranlarına ve optimal portföy ağırlıklarına göre en ucuz koruma oranı alım pozisyonunda Telekom sektörü ve Yiyecek sektörüyle, en pahalı koruma oranı alım pozisyonunda Sanayi sektöründe görülmüşken satım pozisyonunda Basit Metal sektörü tespit edilmiştir. Optimal portföy ağırlık oranına göre ise hizmetler sektörünün diğer sektörlere göre daha karlı olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Koruma Oranı, Optimal Portföy Ağırlığı, DCC-GARCH

Kaynakça

• Abay, R. (2013). “Markowitz Karesel Programlama ile Portföy Seçimi: İMKB 30 Endeksinde Riskli Portföylerin Seçimi”. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22 (2), 175-194.
• Ayan, T. Y., & Ali, A. K. A. Y. (2014). Tahmine Dayalı Portföy Optimizasyonu: Modern Portföy Teorisinde Risk Ve Beklenen Getiri Kavramlarına Alternatif Bir Yaklaşım. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 119-132.
• Baillie, R. T., & Myers, R. J. (1991). “Bivariate GARCH Estimation of the Optimal Commodity Futures Hedge”. Journal of Applied Econometrics, 6 (2), 109-124.
• Benet, B. A. (1992). “Hedge Period Length and Ex-Ante Futures Hedging Effectiveness: The Case of Foreign-Exchange Risk Cross Hedges”. The Journal of Futures Markets, 43 (1), 163.
• Cecchetti, S. G., Cumby, R. E., & Figlewski, S. (1988). “Estimation of the Optimal Futures Hedge. The Review of Economics and Statistics, 70 (4), 623-630.
• Chen, S. S., Lee, C. F., & Shrestha, K. (2004). “An Empirical Analysis of the Relationship between the Hedge Ratio and Hedging Horizon: A Simultaneous Estimation of the Short‐and Long‐Run Hedge Ratios”. Journal of Futures Markets: Futures, Options, and Other Derivative Products, 24 (4), 359-386.
• Chou, W. L., Denis, K. F., & Lee, C. F. (1996). “Hedging with the Nikkei Index Futures: The Convential Model Versus the Error Correction Model”. The Quarterly Review of Economics and Finance, 36 (4), 495-505.
• Civan, M. (2010), Sermaye Piyasası Analizleri ve Portföy Yönetimi , Bursa: Ekin Kitabevi, 1. Baskı.
• Çelik, İ. (2014). “Vadeli İşlem Piyasasında Optimal Hedge Rasyosunun Statik ve Dinamik Teknikler Yardımıyla Hesaplanması”. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 6 (3), 1-13.
• Degiannakis, S., & Floros, C. (2010). “Hedge Ratios in South African Stock İndex Futures”. Journal of Emerging Market Finance, 9 (3), 285-304.
• Demiguel, V., Garlappi, L., & Uppal, R. (2009). Optimal versus naive diversification: How inefficient is the 1/N portfolio strategy?. The review of Financial studies, 22(5), 1915-1953.
• Ederington, L. H. (1979). “The Hedging Performance of the New Futures Markets”. The Journal of Finance, 34 (1), 157-170.
• Engle, R.F., 2002. Dynamic conditional correlation: a simple class of multivariategeneralized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal ofBusiness & Economic Statistics 20, 339–350
• Fabozzı, F.J., Gupta, F., Markowıtz, H.M. (2002), The Legacy Modern Portfolio Theory, The Journal of Investing, 11(3), 7-22.
• Floros, C., & Vougas, D. V. (2004). “Hedge Ratios in Greek Stock İndex Futures Market.” Applied Financial Economics, 14 (15), 1125-1136.
• Geppert, J. M. (1995). “A Statistical Model for the Relationship between Futures Contract Hedging Effectiveness and Investment Horizon Length”. The Journal of Futures Markets, 15 (5), 507-536.
• Gök, I. Y. (2016). “Turkiye Pay Endeks Futures Piyasasında Optimum Korunma Oranı ve Korunma Etkililigi”. Ege Academic Review, 16 (4), 719-732.
• Holmes, P. (1995). “Ex Ante Hedge Ratios and the Hedging Effectiveness of the FTSE-100 Stock Index Futures Contract”. Applied Economics Letters, 2 (3), 56-59.
• İslatince, N. (2010). Uluslararası standartlar kapsamında portföy performansının değerlendirilmesi. Anadolu Üniversitesi Yayınları.
• Kamışlı, M., & Sevil, G. (2018). Borsa İstanbul alt sektör endeksleri arasındaki oynaklık yayılımlarının analizi. Business & Management Studies: An International Journal, 6(4), 1015-1032.
• Karcıoğlu, R., & Yıldırım, D. Değer Yatırımı: Borsa İstanbul’da Çok Amaçlı Portföy Seçimi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 31(4), 857-874.
• Kostika, E., & Markellos, R. N. (2013). “Optimal Hedge Ratio Estimation and Effectiveness Using ARCD”. Journal of Forecasting, 32 (1), 41-50.
• Kroner, K.E. & Ng, V.K. 1998. Modeling asymmetric comovements of asset returns. Review of Financial Studies 11(4): 817-844.
• Kroner, K.F. & Sultan, J. 1993. Time-varying distributions and dynamic hedging with foreign currency futures. Journal of Financial and Quantitative Analysis 28(04): 535-551.
• Küçükkocaoğlu, G. (2002). Optimal Portföyün Seçimi ve İMKB Ulusal 30 Endeksi Üzerine Bir Uygulama. Active-Bankacılık ve Finans Dergisi, 26, 74-91
• Lee, C. F., Lin, F. L., & Chen, M. L. (2010). “International Hedge Ratios for Index Futures Market: A Simultaneous Equations Approach”. Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies, 13 (2), 203-213.
• Olgun, O., & Yetkiner, I. H. (2011). “Determination of Optimal Hedging Strategy for Index Futures: Evidence from Turkey”. Emerging Markets Finance and Trade, 47 (6), 68-79.
• Piotroski, J. D., ve So, E. C. (2012). “Identifying expectation errors in value/glamour strategies: A fundamental analysis approach” [Değer Stratejilerinde Beklenti Hatalarının Tanımlanması: Temel Analiz Yaklaşımı]. Review of Financial Studies, 1-61.
• Pyle, David H. (1997). Bank Risk Management: Theory, Working Paper, Haas School of Business, University of California: Berkeley.
• Sadorsky, P. (2012). Correlations and volatility spillovers between oil prices and the stock prices of clean energy and technology companies. Energy economics, 34(1), 248-255.
• Schroeck, G. (2002). Risk management and value creation in financial institutions (Vol. 155). John Wiley & Sons. Sephton, P. S. (1993). “Optimal Hedge Ratios at the Winnipeg Commodity Exchange”. Canadian Journal of Economics, 26 (1), 175-193.
• Şişman, A., & Karaca, H. (2016). Kriz Dönemlerinde Optimal Portföy Seçimi: Bist 100 Uygulaması. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 14(3), 51-63.
• Tse, Y. K., & Tsui, A. K. C. (2002). A multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model with time-varying correlations. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 351-362.
• Uyar, U., Kangallı, S.G. (2012). Markowitz Modeline Dayalı Optimal Portföy Seçiminde İşlem Hacmi Kısıtı. Ege Akadem)ik Bakış, 12(2), 183-192
• Xiao, L., & Dhesi, G. (2010). Volatility spillover and time-varying conditional correlation between the European and US stock markets. Global Economy and Finance Journal, 3(2), 148-164.
• Yang, W., & Allen, D. E. (2005). “Multivariate GARCH Hedge Ratios and Hedging Effectiveness in Australian Futures Markets”. Accounting & Finance, 45 (2), 301-321.
• Zeren, F., & Bayğın, M. (2015). “Genetik Algoritmalar ile Optimal Portföy Seçimi: BİST-30 Örneği”. Journal of Business Research Turk, 7 (1), 309-324.