MOORA Metodu ile Portföy Yönetimi Geleneksel Yöntemlere ve Şans Faktörüne Dayalı Portföylerle Bir Karşılaştırma Uygulaması

Yıl 2019, Sayı: 111, 299 - 318, 30.04.2019

Cem Kartal

https://doi.org/10.33203/mfy.489783

Cited By: 1

Öz

Portföy
seçimi, yatırımın beklenen getirisini maksimum kılma ve riski minimize etme
açısından portföy yönetiminin en önemli konularından biridir. Bu çalışmanın
amacı; MOORA Oran Yöntemi kullanılarak oluşturulan pay senetlerinden oluşan
portföylerin performanslarını gözlemlemektir. Bu kapsamda Borsa İstanbul BIST30
Endeksi’nde yer alan çeşitli sektörlerden 20 adet firmanın
31.12.2013-31.12.2016 tarihleri arasında tesadüfen seçilen altı adet yatırım
dönemine ait performansı; likidite, karlılık, finansal yapı ve piyasa oranları
dikkate alınarak MOORA Oran Yöntemi ile analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına
göre sadece performanslarının yüksek olduğu belirlenen 10 firmanın dahil
edildiği portföyler oluşturulmuş ve bu portföylerin ilgili yatırım dönemleri
için getirileri hesaplanmıştır. MOORA yöntemi, diğer iki geleneksel yaklaşımla
karşılaştırıldığında, daha başarılı portföyler oluşturabilmiştir.

 

Anahtar Kelimeler

Portföy seçimi, MOORA

Portfolio Management with MOORA Method: A Comparison with Traditional Methods and Chance Factors

Öz

Portfolio selection is one of the most important issues of portfolio
management in terms of maximizing the expected return on investment and
minimizing risk. The purpose of this study is to observe the performances of
the portfolios composed of the shares issued using the MOORA Ratio Method.
Within this scope, the performance of the six-investment period between the
period of 31.12.2013 - 31.12.2016 of 20 firms from various sectors in Borsa
Istanbul BIST30 Index; liquidity, profitability, financial structure, and market rates were analyzed by MOORA Method.
According to the results of the analysis, only the portfolios where 10 firms
with high performances were included were formed and their returns for the
relevant investment periods were calculated. It shows that the MOORA method can
generate more successful portfolios compared to the other two traditional methods.

Kaynakça

• Abay, Ramazan, (2013). Markowitz Karesel Programlama İle Portföy Seçimi: İMKB 30 Endeksinde Riskli Portföylerin Seçimi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(2), 175-194.
• Bayramoğlu, M. F., & Yayalar, N. (2017). Portföy Seçiminde Toplam Riski Temel Alan Portföy Performans Ölçütlerinin değerlendirilmesi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2017, Cilt:17, Yıl:17, Sayı: 1, 171-28.
• Eugene, L., Wallison, P. J., ‘’Systemic Risk:A Regulator’s Perspective’’, Fannie Mae Papers, VolumeII,Issue 1, February 2003, s.1-3.
• Biswas, D. (2015). The Effect Of Portfolio Diversification Theory:: Study On Modern Portfolio Theory Of Stock Investment In The National Stock Exchange. Journal of Commerce and Management Thought, 6(3), 445-455.
• Brauers, W. K., & Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA method and its application to privatization in a transition economy. Control and Cybernetics, 35, 445-469.
• BRAUERS, W. K., & Zavadskas, E. K. (2010a). Project Management by MULTIMOORA as an Instrument for Transition Economies. Technological and Economic Development of Economy, 5-24.
• Chakraborty, S. (2011). Applications of the MOORA Method For Decision Making İn Manufacturing Environment. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 54(9-12), 1155-1166.
• Chambers, N., Hamzacebi, C., & Bayramoglu, M. F. (2016). Grey System Theory Supported Markowitz Portfolio Optimization during High Volatility Periods. Journal of Grey System, 28(4).
• Charouz, J., & Ramík, J. (2010). A Multicriteria Decision Making At Portfolio Management. E+ M Ekonomie a Management, (2), 44-52.
• Chen, H. H. (2008). Stock selection using data envelopment analysis. Industrial Management & Data Systems, 108(9), 1255-1268.
• Çetin, A. C. (2007). Markowitz kuadratik programlama ile optimal portföy seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(1), 63-81.
• Ecer, F., & Günay, F. (2014). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Turizm Şirketlerinin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Ölçülmesi. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 25(1), 35-48.
• Ergül, N., & Akel, V. (2010). Finansal Kiralama Şirketlerinin Finansal Performansının TOPSIS Yöntemi İle Analizi. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 91-118.
• Ersöz, F., & Atav, A. (2011). Çok kriterli karar verme problemlerinde MOORA yöntemi. KHO Savunma Bilimleri Enstitüsü Harekat Araştırması, 1-10.
• Fama, Eugene F. (1965); “The Behavior of Stock-Market Prices,” The Journal of Business, Vol. 38, 34-105.
• Gökbulut, R. İ. (2010). FVFM'nin İMKB ulusal 100 endeksindeki geçerliliğinin panel veri analizi ile test edilmesi. Istanbul University Journal of the School of Business Administration, 39(1), 95-105.
• Grujić, M. (2017). Applıcatıon Of The Modern Portfolıo Theory In Dıversıfıcatıon Of The Debt Securıtıes Portfolıo In Emergıng Markets. Proceedings of the Faculty of Economics in East Sarajevo Year 2016, Issue 13, pр. 67-80
• Gupta, P., Mehlawat, M. K., & Saxena, A. (2008). Asset portfolio optimization using fuzzy mathematical programming. Information Sciences, 178(6), 1734-1755.
• Janani, M. H., Ehsanifar, M., & Bakhtiarnezhad, S. (2012). Selection of Portfolio by using Multi Attributed Decision Making (Tehran Stock Exchange). American Journal of Scientific Research, 44(2), 15-29.
• Kayalıdere, K., & Aktaş, H. (2008). Alternatif Portföy Seçim Modellerinin Performanslarının Karşılaştırılması (IMKB Örneği), 290-312.
• Korkmaz, T., Pekkaya (2009). M., Excel Uygulamalı Finans Matematiği, Ekin Kitabevi.
• Kulalı, İ. (2016). Finansal Varlıkları Fiyatlama Modeli Ve Beta Katsayısının Düzenlemeye Tabi Piyasalarda Kullanımı. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, (31), 274-295.
• Küçükkocaoğlu, G. (2002). Optimal Portföyün Seçimi ve İMKB Ulusal-30 Endeksi Üzerine Bir Uygulama. Active-Bankacılık ve Finans Dergisi, 26, 74-91.
• Marasović, B., & Babić, Z. (2011). Two-Step Multi-Criteria Model For Selecting Optimal Portfolio. International Journal of Production Economics, 134(1), 58-66.
• Markowitz, H. M. (1999). The Early History Of Portfolio Theory: 1600–1960. Financial Analysts Journal, 55(4), 5-16.
• Metin, Y. L. S., Yaman, Ö. G. S., & Korkmaz, T. Finansal Performansın TOPSIS ve MOORA Yöntemleri İle Belirlenmesi: BİST Enerji Firmaları Üzerine Karşılaştırmalı Bir Uygulama. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 371-394.
• Ömürbek, N. Ve Özcan, A. (2016). “BİST’de İşlem Gören Sigorta Şirketlerinin Multi Moora Yöntemiyle Performansının Ölçülmesi”, Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifi Dergisi, 1(2): 64-75.
• Özdağoğlu, A. (2014). Normalizasyon Yöntemlerinin Çok Ölçütlü Karar Verme Sürecine Etkisi–Moora Yöntemi İncelemesi. Ege Academic Review, 14(2), 283-294.
• Posner, Richard A, (2003). Economic Analysıs of Law, 6th ed.
• Ross, S. A. (1976). The arbitrage theory of capital asset pricing. Journal of Economic Theory 13, pp. 341-360.
• Samanta, G. P. ve Bordoloi S. (2005); “Prediction Stock Market-An Application of Artificial Neural Network Technique through Genetic Algorithm,” Finance India, Vol. XIX, No. 1, p. 173.
• Söylemez, E. Y., Koç, Y. D., Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Optimal Portföy Seçimi: Borsa İstanbul Örneği, Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi IASOS Özel Sayısı IASOS Uluslararası Uygulamalı Sosyal Bilimler Kongresi International Applied Social Sciences Congress 21-23 Eylül/September 2017, 115-133.
• Şahin, A., & Akkaya, C. G. (2014). Promethee Sıralama Yöntemi ile Portföy Oluşturma Üzerine Bir Uygulama. Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Ekonomi Ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2(2), 67-81.
• Vetschera, R., & De Almeida, A. T. (2012). A PROMETHEE-Based Approach To Portfolio Selection Problems. Computers & Operations Research, 39(5), 1010-1020.
• Yıldırım, B., & Önder, E. (2014). Evaluating Potential Freight Villages İn Istanbul Using Multi Criteria Decision Making Techniques. Journal of Logistics Management 2014, 3(1): 1-10.
• Yoshimoto, A. (1996). The mean-variance approach to portfolio optimization subject to transaction costs. Journal of the Operations Research Society of Japan, 39(1), 99-117.