Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

OYUN TEORİSİ YAKLAŞIMI İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU ÜZERİNE LİTERATÜR DEĞERLENDİRMESİ

Yıl 2021, Sayı: 17 - ICAFR 2020 Özel Sayı, 1 - 19, 31.07.2021
https://doi.org/10.17130/ijmeb.842905

Öz

Günümüzde portföy optimizasyon problemi kesin çözülmemiş olup hala güncelliğini korumaktadır. Oyun teorisi ise psikoloji, felsefe, tarım, matematik, mühendislik, ekonomi gibi birçok alana uyarlanmış şekilde yaygınlaşarak kullanılmaktadır. Örneğin arama motoru Google’da -game theory- kelimelerinin birlikte olduğu 3,73 milyon erişime ulaşılabilmesi, bunun yanısıra oyun teorisine katkılarından dolayı 1994, 2005 ve 2007 yıllarında bilim insanlarının aldığı Nobel ödülleri, bu konunun güncel ve önem verildiğinin göstergesidir. Bu çalışmada, oyun teorisi yaklaşımının kullanıldığı ulusal/uluslararası literatüre ait pay senedi ile portföy optimizasyonu çalışmalarının, özellikle amaç/yöntem açısından karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesi, sonuçlarının araştırmacılar ile karar vericilere sunulması amaçlanmıştır. Bu anlamda, portföy ile oyun teorisi temelinde, özellikle bu iki konuyu birlikte araştıran yaklaşık 300 kadar bilimsel çalışma incelenmiş ve konuya yakınlığı açısından 51 kadarı değerlendirilmiştir. İlgili literatürde, oyun teorisi ile pay senedi temelinde portföy optimizasyonunu birlikte dikkate alan çalışmaların özellikle son yıllarda yayınlandığı ve konulardaki yayınlar arasında makale sayısının oldukça az olduğu görülmüştür. Bu durum, ilgili alanda yapılacak çalışmaları önemini arttırdığı şeklinde yorumlanmıştır. Çalışmaların çoğunluğu özellikle minimaks/maksimin temelinde oyun modellerini kullanırken, kısmen farklı oyun yaklaşımları da modellemelere dahil edilmiştir. Optimizasyon modellemelerinde, Markowitz Ortalama Varyans yaklaşımı çerçevesinde portföy oluşturma kriterlerinin yaygın olarak kullanımına ve çözümlenmesinde ise özellikle doğrusal programlama gibi yöneylem tekniklerinin kullanıldığı çalışmalara oldukça fazla rastlanmıştır.

Kaynakça

  • Acar, E. (2019). Oyun teorisi ile bireysel yatırım kararı: Minimax yaklaşımıyla portföy optimizasyonu, International Social Sciences Studies Journal, 5(34), 2286-2297.
  • Aumann, R. J. (1987). Game theory ın the new palgrave a dictionary of economics. New York: Stockton.
  • Aumann, R. J., Maschler, M. (1985). Game theoretic analysis of a bankruptcy problem from the Talmud. J. of Economic Theory, 36 (2), 195-213.
  • Avşarlıgil, N. (2017). Portföy seçiminde oyun teorisi ve alternatif çözüm yaklaşımları üzerine bir model önerisi. (Yayımlanmamış doktora tezi). Süleyman Demirel Üniversitesi/SBE, Isparta.
  • Basak, S., Chabakauri, G. (2010). Dynamic mean-variance asset allocation. The Review of Financial Studies, 23(8), 2970–3016.
  • Bell, R., Cover, T. M. (1988). Game-theoretic optimal portfolios. Management Science, 34(6), 724-733.
  • Berilo, A. A., Zaimović, A., & Šikalo, M. (2017) Effıciency of the minmax portfolio on the European capital market - Can we beat the market? Journal of Business Economics and Finance, 6(3), 78-87.
  • Björk, T., Murgoci, A., & Zhou, X. Y. (2014). Mean-variance portfolio optimization with state-dependent risk aversion. Mathematical Finance, 24(1), 1-24.
  • Cadrea, H., Papavasilioub, A., & Smeers, Y. (2015). Wind farm portfolio optimization under network capacity constraints. European Journal of Operational Research, 247, 560–574.
  • Ceylan, A., Korkmaz, T. (1998). Borsada uygulamalı portföy yönetimi (3. Baskı). Bursa: Ekin Kitabevi.
  • Chen, Y. W. (2007). A group game of multiple attribute decision making. Asia-Pacific Journal of Operational Research. 14 (5), 631-645.
  • Cinemre, N. (2011). Yöneylem araştırması (2. Baskı). İstanbul: Evrim yay.
  • Demirci, M., Şahinkul, V., & Eren, T. (2017). Oyun teorisi yaklaşımı ile portföy yönetimi optimizasyonu hisse yatırım uygulaması. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 21-37.
  • Deng, X.T., Li, Z.F., & Wang, S.Y. (2005). A minimax portfolio selection strategy with equilibrium. E. J. of Operational Research, 166, 278-292.
  • Ding, Y. (2006). Portfolio Selection under Maximum Minimum Criterion. Quality & Quantity 40, 457-468.
  • Doğan, O. (2009). Oyun teoremi ve bir finansal portföy seçimi uygulaması. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Dokuz Eylül Ünv. SBE, İzmir.
  • Duman, S. (2004). Finansal piyasalarda ekonomik sorunların çözümünde oyun kuramı ile bir uygulama. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Gazi Üniversitesi/ SBE, Ankara.
  • Esmaeili, M. Aryanezhad M. B., & Zeephongsekul P. (2009). A game theory approach in seller-buyer supply chain. European Journal of Operational Research, 195, 442-448.
  • Essid, H., Ganouati, J., & Vigeant, S. (2018) A mean-maverick game cross- effciency approach to portfolio selection: an application to Paris stock exchange, Expert Systems With Applications, 113, 161-185.
  • Farias, C. A., Vieira, W. C., & Santos, M. L. (2006). Portfolio selection models: comparative analysis and applications to the Brazilian stock market. Revista de Economia e Agronegócio, 4(3), 387-407.
  • Ferreira, R. J. P., Almeida Filho, A. T., Souza, F. M. C. (2009). A decision model for portfolio selection. Pesquisa Operacional, 29(2), 403-417.
  • Fu, J., (2017). Information pooling game in multi-portfolio optimization. Contributions to Game Theory and Management, 10, 27–41.
  • Garivaltis, A. (2019). Game-theoretic optimal portfolios in continuous time. Economic Theory Bulletin, 7, 235-243.
  • Gedikoğlu, Z. A. (2012). İMKB’de sektörel yatırımın oyun teorisi ile analizi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Geçkıl, I. K., Anderson, P. L. (2010). Applied game theory and strategic behavior. USA: Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group.
  • Goswami, M., Pratap. S., & Kumar, S. K. (2016). An integrated Bayesian-game theoretic approach for product portfolio planning of a multi-attributed product in a duopolistic market. International Journal of Production Research, 54(23), 6997–7013.
  • Guan, G., Liang, Z. (2016). A stochastic Nash equilibrium portfolio game between two DC pension funds. Insurance: Mathematics and Economics, 70, 237-244.
  • Güler Özçalık, S., Cengi̇z, S., & Baş, A. (2016). Bir finansal yatırım aracının oyun teoremi ile seçimi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(36), 331-345.
  • Ibrahim, M. A. R., Hee, P. C., Islam, M. A., & Bahaludin, H. (2020). Cooperative game theory approach for portfolio sectoral selection before and after malaysia general elections: GE13 versus GE14. Saudi Journal of Economics and Finance, 4(8), 390-398.
  • İpek, A. (2019). Oyun teorisine dayalı Markowitz portföy optimizasyonu: BİST-30 üzerine bir uygulama. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Ankara Üniversitesi/ SBE, Ankara.
  • Kelly, A. (2003). Decision making using game theory an ıntroduction for managers. United Kingdom: Cambridge University Press.
  • Koçak, H. (2014). Canonical coalation game theory for optimal porfolio selection. Asian Economic and Financial Review, 4(9), 1254-1259.
  • Korn, R., Steffensen, M. (2007) On worst-case portfolio optimization. SIAM J. Control Optım., 46(6), 2013-2030.
  • Kuhn, H. W. (1953). Extensive games and the problem of information. pp193-216 in contributions to the theory of games, volume II (Annals of Mathematics Studies,28) ( H W Kuhn and A W Tucker eds.) Princeton: Princeton university press.
  • Lampariello, L., Neumann, C., Ricci, J. M., Sagratella, S., & Stein, O. (2020). Equilibrium selection for multi-portfolio optimization. Erişim Tarihi: 18.02.2020, http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2020/01/7585.html.
  • Liao, Q., Li, Z. (2014). Portfolio optimization of computer and mobile botnets. Int. J. Inf. Secur., 13, 1-14.
  • Liu, X., Du, G., & Xia, Y. (2015). A stackelberg game theoretic approach to competitive product portfolio management. 12th Int. Symposium on Operations Research and its Applications in Engineering, Technology and Management, Luoyang, 1-7, doi: 10.1049/cp.2015.0609.
  • Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The J. of Finance, 7(1), 77-91.
  • Migdalas, A. (2002). Applications of Game Theory in Finance and Managerial Accounting. Operational Research, 2(2), 209-241.
  • Nash, F. J. (1950a). Bargaining problem. Econometrica, 18(2), 155-162.
  • Nash, F. J. (1950b). Equilibrium points in N-person games. Proceedings of the National Academy of the United States of America,36(1), 48-49.
  • Nash, F. J. (1951a). Non-cooperative games. Annals of Mathematics, 54(2), 286-295.
  • Nash, F. J. (1951b). Two Person Cooperative Games. Econometrica, 21(1), 128-140.
  • Neumann, V. J., & Morgenstern O. (1944). Theory of games and economic behavior, New Jersey, ABD: Princeton University Press.
  • Öner, U. T., (2010). Hisse senetlerinin minimum risk ile maksimum getirili portföyünün oyun kuramı ile oluşturulması. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Marmara Üniversitesi SBE, İstanbul.
  • Özkök, B. (2009). Doğa’ya karşı oynanan oyuncuların ortaklıklarla ödemelerini arttırmaları ve portföy seçimi problemine bir uygulama. (Yayımlanmamış doktora tezi). İstanbul Üniversitesi SBE, İstanbul.
  • Pekkaya, M. (2011). ARFIMA ve FIGARCH yöntemlerinin Markowitz ortalama varyans portföy optimizasyonunda kullanılması: İMKB-30 endeks hisseleri üzerine bir uygulama. (Yayımlanmamış doktora tezi). ZBEÜ/SBE, Zonguldak.
  • Perea, A. (2012). Epistemic Game Theory Reasoning and Choice. Cambridge: Cambridge University Press.
  • Rehman, T., &Romero, C. (2006). Formulating generalised goal games against nature: An illustration from decision-making under uncertainty in agriculture. Applied Mathematics and Computation, 175, 486-496.
  • Sadeghian, R., Esmaeili, M., & Ebrahimi, M. (2020). Two-player continuous game theory for product portfolio management in a competitive manufacturing market. International Journal of Industrial Engineering & Production Research, 31(3), 387-396.
  • Sadeghi, A., & Zandieh, M. (2011). A game theory-based model for product portfolio management in a competitive market. Expert Systems with Applications, 38, 7919-7923.
  • Sengupta, J. K., (1989). Portfolio decisions as games. Int.J. Systems Sci., 20(8), 1323-1334.
  • Şahin, A., & Miran B. (2010). Risk Koşullarında Tarım İşletmelerinin Planlanması: Oyun Teorisi Yaklaşımı. Hayvansal Üretim, 51(1), 31-39.
  • Tataei, P., Roudposhti, F. R., Nikoumaram, H., & Hafezolkotob, A. (2018). Outperforming the market portfolio using coalitional game theory approach. Dama International Journal of Researchers, 3(5), 145-155.
  • Trenado, M. (2014). Seleccıón de una cartera de accıones bajo crıterıos de sostenıbılıdad medıoambıental empleando técnıcas de decısıón multıcrıterıo. Unv. Politécnica de Madrid yayımlanmamış doktara tezi.
  • Trenado, M., Romero M., Cuadrado, M. L. & Romero C. (2014). Corporate social responsibility in portfolio selection: A "goal games" against nature approach. Computers & Industrial Engineering, 75, 260-265.
  • Tüfekçi, Ö. K., Avşarlıgil, N. (2016). Optimal portfolio theory and game theory approach: a study on BİST. Journal of Strategic Research in Social Science, 2(4), 41-64.
  • Veysoğlu, A. N. (2002). Oyun teorisiyle modellenen borsalarda portföy optimizasyonu. (Yayımlanmamış doktora tezi). İstanbul Teknik Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Villena, M. J., Reus, L. (2016). On the strategic behavior of large investors: a mean-variance portfolio approach. European Journal of Operational Research, 254, 679-688.
  • Walker, P. (2005). Chronology of Game Theory. Erişim Tarihi: 18.06.2020 http://competitionandappropriation.com/wp-content/uploads/2017/08/HistoryGameTheory.pdf.
  • Wu, H., Chen, H. (2015). Nash equilibrium strategy for a multi-period mean–variance portfolio selection problem with regime switch. Economic Modelling, 46, 79-90.
  • Yang, Y., Rubio, F., Scutari, G., & Palomar, D. P. (2013). Multi-portfolio optimization: a potential game approach. IEEE Transactions on Signal Processing, 61(22), 5590-5602.
  • Yavuz, M., Eren, T. (2016). Finansal araçların oyun teorisiyle analiz edilmesi, Bartın Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi 7(13), 122-139.
  • Yurynets, R., Yurynets, Z., Myshchyshyn, I., Zhyhaylo, N., & Pekhnyk, A. (2020). Optimal Strategy for the Development of Insurance Business Structures in a Competitive Environment. MoMLeT+DS, Erişim Tarihi: 18.06.2020, http://ceur-ws.org/Vol-2631/paper7.pdf.
  • Yürüten, S. (2010). Sıfır toplamlı iki kişili oyun modeli yaklaşımı ile finansal piyasaların incelenmesi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Marmara Üniversitesi/SBE, İstanbul.

LITERATURE EVALUATION ON THE PORTFOLIO OPTIMIZATION WITH THE GAME THEORY APPROACH

Yıl 2021, Sayı: 17 - ICAFR 2020 Özel Sayı, 1 - 19, 31.07.2021
https://doi.org/10.17130/ijmeb.842905

Öz

It is important to predict the income/sales of a business in its future investment/plans. It is one of the inputs of the iron-steel production company in the manufacturing industry with its products. Periods of economic recession/ depression may affect product demands in many industries. The study aims to analyze the differences in the sales amounts of the iron-steel businesses during the pandemic period, to model the factors effective in sales, and to present the results to decision-makers/researchers. During the pandemic period, it is seen that the product prices of the iron-steel business decreased in general and their sales increased. Since the company products are known to provide raw materials to the production enterprises, these production enterprises can be interpreted as taking advantage of the falling prices in this period when the production slows down and strengthen their raw material stocks. The fact that there are quite a few studies in the relevant literature on the sale of iron-steel enterprises, sales forecasting/modeling increases the importance of the studies to be carried out in the field, although the difficulties in variables determination for the regression model. According to the regression models, it can be concluded that the product's price and the variables of "purchasing managers index" determine the sales. The fact that there are few variables in the final models, that three of the five models are acceptable, and, contrary to the economic theory, the relationship between the price-sales volume in both models is positive, led to the thought of being cautious about the results obtained, and it is suggested to investigate nonlinear models with new variables.

Kaynakça

  • Acar, E. (2019). Oyun teorisi ile bireysel yatırım kararı: Minimax yaklaşımıyla portföy optimizasyonu, International Social Sciences Studies Journal, 5(34), 2286-2297.
  • Aumann, R. J. (1987). Game theory ın the new palgrave a dictionary of economics. New York: Stockton.
  • Aumann, R. J., Maschler, M. (1985). Game theoretic analysis of a bankruptcy problem from the Talmud. J. of Economic Theory, 36 (2), 195-213.
  • Avşarlıgil, N. (2017). Portföy seçiminde oyun teorisi ve alternatif çözüm yaklaşımları üzerine bir model önerisi. (Yayımlanmamış doktora tezi). Süleyman Demirel Üniversitesi/SBE, Isparta.
  • Basak, S., Chabakauri, G. (2010). Dynamic mean-variance asset allocation. The Review of Financial Studies, 23(8), 2970–3016.
  • Bell, R., Cover, T. M. (1988). Game-theoretic optimal portfolios. Management Science, 34(6), 724-733.
  • Berilo, A. A., Zaimović, A., & Šikalo, M. (2017) Effıciency of the minmax portfolio on the European capital market - Can we beat the market? Journal of Business Economics and Finance, 6(3), 78-87.
  • Björk, T., Murgoci, A., & Zhou, X. Y. (2014). Mean-variance portfolio optimization with state-dependent risk aversion. Mathematical Finance, 24(1), 1-24.
  • Cadrea, H., Papavasilioub, A., & Smeers, Y. (2015). Wind farm portfolio optimization under network capacity constraints. European Journal of Operational Research, 247, 560–574.
  • Ceylan, A., Korkmaz, T. (1998). Borsada uygulamalı portföy yönetimi (3. Baskı). Bursa: Ekin Kitabevi.
  • Chen, Y. W. (2007). A group game of multiple attribute decision making. Asia-Pacific Journal of Operational Research. 14 (5), 631-645.
  • Cinemre, N. (2011). Yöneylem araştırması (2. Baskı). İstanbul: Evrim yay.
  • Demirci, M., Şahinkul, V., & Eren, T. (2017). Oyun teorisi yaklaşımı ile portföy yönetimi optimizasyonu hisse yatırım uygulaması. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 21-37.
  • Deng, X.T., Li, Z.F., & Wang, S.Y. (2005). A minimax portfolio selection strategy with equilibrium. E. J. of Operational Research, 166, 278-292.
  • Ding, Y. (2006). Portfolio Selection under Maximum Minimum Criterion. Quality & Quantity 40, 457-468.
  • Doğan, O. (2009). Oyun teoremi ve bir finansal portföy seçimi uygulaması. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Dokuz Eylül Ünv. SBE, İzmir.
  • Duman, S. (2004). Finansal piyasalarda ekonomik sorunların çözümünde oyun kuramı ile bir uygulama. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Gazi Üniversitesi/ SBE, Ankara.
  • Esmaeili, M. Aryanezhad M. B., & Zeephongsekul P. (2009). A game theory approach in seller-buyer supply chain. European Journal of Operational Research, 195, 442-448.
  • Essid, H., Ganouati, J., & Vigeant, S. (2018) A mean-maverick game cross- effciency approach to portfolio selection: an application to Paris stock exchange, Expert Systems With Applications, 113, 161-185.
  • Farias, C. A., Vieira, W. C., & Santos, M. L. (2006). Portfolio selection models: comparative analysis and applications to the Brazilian stock market. Revista de Economia e Agronegócio, 4(3), 387-407.
  • Ferreira, R. J. P., Almeida Filho, A. T., Souza, F. M. C. (2009). A decision model for portfolio selection. Pesquisa Operacional, 29(2), 403-417.
  • Fu, J., (2017). Information pooling game in multi-portfolio optimization. Contributions to Game Theory and Management, 10, 27–41.
  • Garivaltis, A. (2019). Game-theoretic optimal portfolios in continuous time. Economic Theory Bulletin, 7, 235-243.
  • Gedikoğlu, Z. A. (2012). İMKB’de sektörel yatırımın oyun teorisi ile analizi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Geçkıl, I. K., Anderson, P. L. (2010). Applied game theory and strategic behavior. USA: Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group.
  • Goswami, M., Pratap. S., & Kumar, S. K. (2016). An integrated Bayesian-game theoretic approach for product portfolio planning of a multi-attributed product in a duopolistic market. International Journal of Production Research, 54(23), 6997–7013.
  • Guan, G., Liang, Z. (2016). A stochastic Nash equilibrium portfolio game between two DC pension funds. Insurance: Mathematics and Economics, 70, 237-244.
  • Güler Özçalık, S., Cengi̇z, S., & Baş, A. (2016). Bir finansal yatırım aracının oyun teoremi ile seçimi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(36), 331-345.
  • Ibrahim, M. A. R., Hee, P. C., Islam, M. A., & Bahaludin, H. (2020). Cooperative game theory approach for portfolio sectoral selection before and after malaysia general elections: GE13 versus GE14. Saudi Journal of Economics and Finance, 4(8), 390-398.
  • İpek, A. (2019). Oyun teorisine dayalı Markowitz portföy optimizasyonu: BİST-30 üzerine bir uygulama. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Ankara Üniversitesi/ SBE, Ankara.
  • Kelly, A. (2003). Decision making using game theory an ıntroduction for managers. United Kingdom: Cambridge University Press.
  • Koçak, H. (2014). Canonical coalation game theory for optimal porfolio selection. Asian Economic and Financial Review, 4(9), 1254-1259.
  • Korn, R., Steffensen, M. (2007) On worst-case portfolio optimization. SIAM J. Control Optım., 46(6), 2013-2030.
  • Kuhn, H. W. (1953). Extensive games and the problem of information. pp193-216 in contributions to the theory of games, volume II (Annals of Mathematics Studies,28) ( H W Kuhn and A W Tucker eds.) Princeton: Princeton university press.
  • Lampariello, L., Neumann, C., Ricci, J. M., Sagratella, S., & Stein, O. (2020). Equilibrium selection for multi-portfolio optimization. Erişim Tarihi: 18.02.2020, http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2020/01/7585.html.
  • Liao, Q., Li, Z. (2014). Portfolio optimization of computer and mobile botnets. Int. J. Inf. Secur., 13, 1-14.
  • Liu, X., Du, G., & Xia, Y. (2015). A stackelberg game theoretic approach to competitive product portfolio management. 12th Int. Symposium on Operations Research and its Applications in Engineering, Technology and Management, Luoyang, 1-7, doi: 10.1049/cp.2015.0609.
  • Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The J. of Finance, 7(1), 77-91.
  • Migdalas, A. (2002). Applications of Game Theory in Finance and Managerial Accounting. Operational Research, 2(2), 209-241.
  • Nash, F. J. (1950a). Bargaining problem. Econometrica, 18(2), 155-162.
  • Nash, F. J. (1950b). Equilibrium points in N-person games. Proceedings of the National Academy of the United States of America,36(1), 48-49.
  • Nash, F. J. (1951a). Non-cooperative games. Annals of Mathematics, 54(2), 286-295.
  • Nash, F. J. (1951b). Two Person Cooperative Games. Econometrica, 21(1), 128-140.
  • Neumann, V. J., & Morgenstern O. (1944). Theory of games and economic behavior, New Jersey, ABD: Princeton University Press.
  • Öner, U. T., (2010). Hisse senetlerinin minimum risk ile maksimum getirili portföyünün oyun kuramı ile oluşturulması. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Marmara Üniversitesi SBE, İstanbul.
  • Özkök, B. (2009). Doğa’ya karşı oynanan oyuncuların ortaklıklarla ödemelerini arttırmaları ve portföy seçimi problemine bir uygulama. (Yayımlanmamış doktora tezi). İstanbul Üniversitesi SBE, İstanbul.
  • Pekkaya, M. (2011). ARFIMA ve FIGARCH yöntemlerinin Markowitz ortalama varyans portföy optimizasyonunda kullanılması: İMKB-30 endeks hisseleri üzerine bir uygulama. (Yayımlanmamış doktora tezi). ZBEÜ/SBE, Zonguldak.
  • Perea, A. (2012). Epistemic Game Theory Reasoning and Choice. Cambridge: Cambridge University Press.
  • Rehman, T., &Romero, C. (2006). Formulating generalised goal games against nature: An illustration from decision-making under uncertainty in agriculture. Applied Mathematics and Computation, 175, 486-496.
  • Sadeghian, R., Esmaeili, M., & Ebrahimi, M. (2020). Two-player continuous game theory for product portfolio management in a competitive manufacturing market. International Journal of Industrial Engineering & Production Research, 31(3), 387-396.
  • Sadeghi, A., & Zandieh, M. (2011). A game theory-based model for product portfolio management in a competitive market. Expert Systems with Applications, 38, 7919-7923.
  • Sengupta, J. K., (1989). Portfolio decisions as games. Int.J. Systems Sci., 20(8), 1323-1334.
  • Şahin, A., & Miran B. (2010). Risk Koşullarında Tarım İşletmelerinin Planlanması: Oyun Teorisi Yaklaşımı. Hayvansal Üretim, 51(1), 31-39.
  • Tataei, P., Roudposhti, F. R., Nikoumaram, H., & Hafezolkotob, A. (2018). Outperforming the market portfolio using coalitional game theory approach. Dama International Journal of Researchers, 3(5), 145-155.
  • Trenado, M. (2014). Seleccıón de una cartera de accıones bajo crıterıos de sostenıbılıdad medıoambıental empleando técnıcas de decısıón multıcrıterıo. Unv. Politécnica de Madrid yayımlanmamış doktara tezi.
  • Trenado, M., Romero M., Cuadrado, M. L. & Romero C. (2014). Corporate social responsibility in portfolio selection: A "goal games" against nature approach. Computers & Industrial Engineering, 75, 260-265.
  • Tüfekçi, Ö. K., Avşarlıgil, N. (2016). Optimal portfolio theory and game theory approach: a study on BİST. Journal of Strategic Research in Social Science, 2(4), 41-64.
  • Veysoğlu, A. N. (2002). Oyun teorisiyle modellenen borsalarda portföy optimizasyonu. (Yayımlanmamış doktora tezi). İstanbul Teknik Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Villena, M. J., Reus, L. (2016). On the strategic behavior of large investors: a mean-variance portfolio approach. European Journal of Operational Research, 254, 679-688.
  • Walker, P. (2005). Chronology of Game Theory. Erişim Tarihi: 18.06.2020 http://competitionandappropriation.com/wp-content/uploads/2017/08/HistoryGameTheory.pdf.
  • Wu, H., Chen, H. (2015). Nash equilibrium strategy for a multi-period mean–variance portfolio selection problem with regime switch. Economic Modelling, 46, 79-90.
  • Yang, Y., Rubio, F., Scutari, G., & Palomar, D. P. (2013). Multi-portfolio optimization: a potential game approach. IEEE Transactions on Signal Processing, 61(22), 5590-5602.
  • Yavuz, M., Eren, T. (2016). Finansal araçların oyun teorisiyle analiz edilmesi, Bartın Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi 7(13), 122-139.
  • Yurynets, R., Yurynets, Z., Myshchyshyn, I., Zhyhaylo, N., & Pekhnyk, A. (2020). Optimal Strategy for the Development of Insurance Business Structures in a Competitive Environment. MoMLeT+DS, Erişim Tarihi: 18.06.2020, http://ceur-ws.org/Vol-2631/paper7.pdf.
  • Yürüten, S. (2010). Sıfır toplamlı iki kişili oyun modeli yaklaşımı ile finansal piyasaların incelenmesi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Marmara Üniversitesi/SBE, İstanbul.
Toplam 65 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Finans
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Mehmet Pekkaya 0000-0002-4962-8929

F. Hilal Gümüş 0000-0002-6329-7142

Yayımlanma Tarihi 31 Temmuz 2021
Gönderilme Tarihi 18 Aralık 2020
Kabul Tarihi 25 Aralık 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2021 Sayı: 17 - ICAFR 2020 Özel Sayı

Kaynak Göster

APA Pekkaya, M., & Gümüş, F. H. (2021). OYUN TEORİSİ YAKLAŞIMI İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU ÜZERİNE LİTERATÜR DEĞERLENDİRMESİ. Uluslararası Yönetim İktisat Ve İşletme Dergisi(17), 1-19. https://doi.org/10.17130/ijmeb.842905