Sector Selection in Portfolio Diversification: An Application with MCDM Methods in Borsa İstanbul

Öz

The primary objective of savers is to invest their funds in the right investment instruments. Despite having a high risk, stocks that present a high earning probability is investment instruments used often in portfolio diversification. However, which stock to invest is a significant decision problem that investors face.By taking the sector research section of the basic analysis into account, this study presents an optimal suggestion on which stock of what sector the investor should invest within the context of the selected sectors and criteria. The aim of the study is to use Multi-Criteria Decision Making methods as an instrument in selecting a sector. Another aim is to compare the effectiveness of two different MCDM methods. Two of the methods of Multi-Criteria Decision Making (MCDM), Promethee and Topsis methods which are often used in social sciences were selected and compared. 7 different sector indices of Borsa Istanbul and 5 different criteria were taken into account. These sectors are industrial, financial, metal, chemical, banking, technology and construction sectors which have the highest market value in Borsa Istanbul. The criteria used in the analysis are index’ return, price/earnings (P/E) ratio, market –to- book (M/B) ratio, net cash dividend and risk. In the analysis result, the sectors were put in order within the context of the criteria. It was stated that MCDM methods can be used in sector selecting decisions and Promethee method was found to be superior to Topsis method in terms of analysis precision. It was pointed out that both individual and institutional investors can do a sector evaluation in different markets and with various criteria with MCMD methods while making an investment decision.

Anahtar Kelimeler

• Multi Criteria Decision Making
• Stock Portfolio
• Promethee
• Topsis

Portföy Çeşitlendirmesinde Sektör Seçimi: ÇKKV Yöntemleri ile Borsa İstanbul’da Bir Uygulama

Öz

Tasarruf sahiplerinin öncelikli amacı, ellerindeki fonu isabetli yatırım araçlarında değerlendirmektir. Yüksek risk içeren ve yüksek kazanç ihtimali sunan hisse senetleri, portföy çeşitlendirmelerinde sıkça kullanılan bir yatırım aracıdır. Ancak hangi hisse senedine yatırım yapılacağı, yatırımcılar açısından önemli bir karar problemidir. Temel analizin sektör araştırması kısmı göz önüne alınarak, bu çalışma yatırımcının hangi sektöre ait hisse senetlerine yatırım yapılacağına, seçilen sektörler ve kriterler kapsamında optimal bir öneri getirmektedir. Borsa İstanbul’a ait 7 farklı sektör endeksi ve 5 adet kriter dikkate alınmıştır. Sektörler, Borsa İstanbul’da en yüksek piyasa değerine sahip olan sektörler olan Sınai, Mali, Metal, Kimya, Banka, Teknoloji ve İnşaat sektörleridir. Analizlerde kullanılan kriterler ise getiri, fiyat/kazanç oranı (F/K), piyasa değeri/defter değeri (PD/DD), nakit net temettü ve risk olarak belirlenmiştir. Analiz sonucunda, dikkate alınan kriterler kapsamında sektör sıralamaları yapılmıştır. Analiz sonuçlarına göre öncelikli sektörler kimya, metal ve sınai sektörleridir. Analizler sonucunda sektör seçimi kararlarında ÇKKV yöntemlerinin kullanılabileceği belirtilmiş, yöntem karşılaştırmasında Promethee yönteminin Topsis’e göre analiz hassasiyeti açısından daha üstün olduğu sonucuna varılmıştır. Elde edilen sonuçlar hem bireysel hem kurumsal yatırımcıların yatırım kararları alırken ÇKKV yöntemleri ile, farklı borsalarda ve çeşitli kriterlerle sektör değerlendirmesi yapmalarının uygun olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Çok Kriterli Karar Verme
• Hisse Senedi Portföyü
• Promethee
• Topsis

Kaynakça

1. Acar, E. (2020). Proje Seçiminde TOPSIS-PROMETHEE II Karşılaştırması, F-TOPSIS ve 0-1 Programlama Uygulaması. İktisadi ve İdari Bilimlerde Teori ve Araştırmalar II (Chapter 34). Ankara ,Gece Kitaplığı.
2. Albadvi,A., Chaharsooghi, S.K. ve Esfahanipour, A. (2007). Decision Making in Stock Trading: An Application of PROMETHEE. European Journal of Operational Research. 177: 673-683.
3. Aksaraylı, M. ve Pala, O., (2016). A Hybrid Multi-objective Optimization Approach Based on Promethee for Portfolio Selection. Socio-Economic Strategies in Turkey. 90-108.
4. Basilio, M. P., Freitas, J. G., Kampffe, M. G. F. ve Rego, R. B. (2018). Investment portfolio formation via multicriteria decision aid: a Brazilian stock market study. Journal of Modelling in Management. 13(2): 394-417.
5. Borsa İstanbul Tarihsel ve Referans Veri Platformu (https://datastore.borsaistanbul.com/)
6. Bouri, A., Martel, J. M. ve Chabchoub, H. (2002). A Multi, Criterion Approach for Selecting Attractive Portfolio. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis. 11: 269-277.
7. Brans, J. P. ve Mareschal, B. (2005). Promethee Methods. Multiple Criteria Decision Analysis: State Of The Art Surveys. 2, (1050): 163-189.
8. Chen, S. J., & Hwang, C. L. (1992). Fuzzy multiple attribute decision making methods. In Fuzzy multiple attribute decision making (pp. 289-486). Springer, Berlin, Heidelberg.

9. Ecer, F., Vurur, S. ve Özdemir, L. (2009). Bulanık Bir Modelle Firmaları Değerlendirme ve Optimal Portföy Oluşturma: Çimento Sektöründe Bir Uygulama. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 6(11): 478-502.
10. Feng, C. and Wang, R., (2001). Considering the financial ratios on the performance evaluation of highway bus industry, Transport Reviews , 21 (4), ss.449–467.
11. Opricovis,S. and Tzeng G. G., (2004) Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis of Vikor and Topsis, European Journal of Opearational Research,156, ss.445-455.
12. Sarmas, E., Xidonas, P., & Doukas, H. (2020). Multicriteria Decision Analysis Methods. In Multicriteria Portfolio Construction with Python (pp. 19-34). Springer, Cham.
13. Srivastava,P.R. ve Eachempati, P. E. (2020). A Hybrid Portfolio Selection Model: Multi-Criteria Approach in the Indian Stock Market. International Journal of Intelligent Information Technologies. 16(3): 100-116.
14. Şahin, A. ve Akkaya, G.C. (2013). Promethee Sıralama Yöntemi ile Portföy Oluşturma Üzerine Bir Uygulama. Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi. 2(2): 67-81.
15. Ullah, A. A., Mahtab, M. T., & Alam, M. G. R. (2020). Efficient portfolio management using topsis and ada-boost. In 2020 IEEE Asia-Pacific Conference on Computer Science and Data Engineering (CSDE) (pp. 1-6). IEEE.
16. Vásquez, J. A., Escobar, J. W., & Manotas, D. F. (2021). AHP–TOPSIS Methodology for Stock Portfolio Investments. Risks, 10(1), 4.
17. Yalçın, S. (2020). Sezgisel Bulanık Topsis Yöntemiyle Portföy Seçimi: Bist’te Bir Uygulama. Erzurum: Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.