Veri madenciliği süreci kullanılarak portföy performansının değerlendirilmesi ve İMKB hisse senetleri piyasasında bir uygulama
The evalutaion of portfolio performance by using data mining process and an application in ISE stocks market
- Tez No: 231614
- Danışmanlar: PROF. DR. DURMUŞ ACAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Performans ölçümleri, Portföy değerlendirme, Portföy optimizasyonu, Portföy seçimi, Portföy yönetimi, Veri madenciliği, Genetic algorithms, Performance measurements, Portfolio evaluation, Portfolio optimization, Portfolio selection, Portfolio management, Data mining
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
- Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, portföy kavramı üzerinde durulmuş ve veri madenciliği süreci kullanılarak 1995 ? 2007/06 döneminde İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda (İMKB) sürekli işlem gören 122 şirketin hisse senetlerinden, Sharpe, Jensen, Treynor portföy performans ölçütleri kullanılarak farklı portföyler oluşturulmuştur. Ardından, bu ölçütlere göre ortaya çıkan portföylerin performansları, aynı dönemin ve 2007/07 ? 2008/12 döneminin piyasa (İMKB Ulusal 100 endeksi) performanslarıyla karşılaştırılmıştır.Çalışmanın temelinde portföyün veri madenciliği süreci ile de oluşturulabileceği düşünülmüş ve İMKB hisse senetleri piyasasında uygulama yapılmıştır.Bu doğrultuda İMKB'de hisse senetleri işlem gören 122 adet işletmenin 1995 ? 2007/06 dönemindeki aylık ortalama getirileri kullanılarak genetik algoritma yardımıyla farklı portföyler oluşturulmuştur ve şu sonuca ulaşılmıştır. Bu dönem içinde 122 şirketin hisse senetlerinden oluşturulabilecek farklı portföylerin Sharpe, Treynor ve Jensen performansları piyasanın (İMKB Ulusal 100 endeksi) üzerinde gerçekleşmiştir. Bunun temel nedeni, bu dönem içerisinde piyasanın risksiz faiz oranının altından getiri sağlamasıdır. Aynı portföyler 2007/07 ? 2008/12 döneminde ise piyasanın altında performans göstermişlerdir.
Özet (Çeviri)
In this study, it has been mentioned the portfolio concept and formed different portfolios by using data mining process and Sharpe, Treynor and Jensen portfolio performance measures from 122 different stocks which were traded in Istanbul Stock Exchange (ISE) in the period of 1995 ? 2007/06 permanently. Following, the performances of the portfolios? formed by using data mining process has been compared with the performance of the market (ISE National 100 Indices) in the same period and the period of 2007/07 ? 2008/12.In the base of this study, it has been thought that a portfolio could be formed by using data mining process and made an application in ISE Stock Market.In the application process, it has been formed different portfolios by using genetic algorithm and the average monthly return of 122 different companies? stocks in the period of 1995 ? 2007/06. The result of the application is the following: The Sharpe, Treynor and Jensen performances of the different portfolios were higher than the market did. That is why the average monthly return of the market is lower than the risk free rate in this period. However these portfolios showed lower performance than the market in the period of 2007/07 ? 2008/12.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği süreci kullanılarak alzheimer hastalığı teşhisine yönelik bir uygulama
An application for the diagnosis of alzheimer's disease using data mining processing
HÜSEYİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
NörolojiSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALBAYRAK
PROF. DR. SERPİL DEMİRCİ
- Veri madenciliği süreci ve gerçek bir veri seti üzerinde uygulanması
Data mining process and an application of it on a sample data set
FATMA MELTEM KOCABAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CANAN HAMURKAROĞLU
- Yoğunluk tabanlı kümeleme metodları kullanılarak paralel veri madenciliği gerçekleştirilmesi
Parallel data mining by using density based clustering methods
SÜLEYMAN ZAFER SEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN
- Market veri tabanında veri madenciliği uygulaması
Data mining application in market database
NURİ ENDER KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
İşletmeİstanbul Ticaret Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DİCLE TAŞPINAR CENGİZ
- Veri madenciliği teknikleri ile döviz kuru tahmini
Forecasting exchange rates with data mining techniques
EROL TUTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İşletmeGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsüİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN İNCE