Portfolio construction with particle swarm optimization in Turkish stock market
Parçacık sürü optimizasyon tekniği ile Türkiye hisse piyasasında portföy üretimi
- Tez No: 505779
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CENKTAN ÖZYILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Borsa, Hisse senetleri, Parçacık sürü optimizasyonu, Portföy seçimi, Risk, Stock exchange, Stocks, Particle swarm optimization, Portfolio selection, Risk
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Bilgi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Finans Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uluslararası Finans ve Katılım Bankacılığı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, parçacık sürü optimizasyon tekniği kullanılarak, portföy seçimi için deneysel bir yaklaşımı sunmaktadır. PSO, sosyal davranışların bir portföy optimizasyon problemine entegrasyonu kullanılmıştır. PSO'nun entegrasyonu ile finansal varlıkların getirileri, matematiksel nedenler olarak, algısal düzeyde ele alınma şansına sahiptir. Temel hedef, MATLAB yazılımını kullanarak, beklenen portfolyo getirisini maksimize etmek ve aynı zamanda portfolyo riskinin varyansını en aza indirgemektir. Birbirine benzer başka geleneksel seçim modellerini tespit etmek için, diğer portföy optimizasyon teknikleri koda uygulanmaktadır. Kod, ana pso komut dosyası ve altı diğer fonksiyon dosyası tarafından oluşturulmuştur. Çalışma verileri BIST 30 endeksinin katılımcıları olan altı hisse senedinden oluşmaktadır ve 31 Aralık 2010'dan 30 Aralık 2015'e kadar test edilmiştir. Bir karşılaştırma olarak, ortalama-varyans modeli ve parçacık sürüsü optimizasyonu karşılaştırılmıştır. Ortalama-varyans modelinin temel problemi, ağırlıkları yalnızca iki ölçüt üzerine dağıtmaktadır ve kısa satış uygulaması içermemektedir. Aksine, PSO sınırlandırılmamış arama alanında, portföye ağırlık dağıtımı yapmak için daha uygun bir teknik gibi görünmektedir.
Özet (Çeviri)
This study serves as an experimental approach to portfolio selection with using a particle swarm optimization technique. PSO is used as an integration of social behaviors into a portfolio optimization problem. With integration of PSO, returns of financial asset has a chance to be treated as mathematical reasons to a cognitive surface. The main objective is to maximize the expected return and minimize the risk as of the variance via the MATLAB software. To detect analogous results by another traditional portfolio selection models, other portfolio optimization techniques are implemented into code. Code is constructed by the main pso script and six other function scripts. Study data consists of six stocks which are participants of BIST 30 index and it is tested through the December 31st of 2010 to December 30th of 2015. As a comparison, mean-variance model and particle swarm optimization are compared. Main problem with the mean-variance model, it puts the weights on two criteria only and contains no implementation of short selling. On the contrary, PSO is seemed to be a favorable technique to implement a weight adjustment to a portfolio in the unconstrained search space.
Benzer Tezler
- Panking the performance of country funds using risk adjusted performance measures: treynor index, sharpe index, jensen index
Başlık çevirisi yok
HİLMİ IŞIK BOĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
1990
Ekonomiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KÜRŞAD AYDOĞAN
- Menkul kıymetler yatırım fonu portföy yönetiminde izlenecek stratejiler ve bir uygulama örneği
Başlık çevirisi yok
SELÇUK ADANIR
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
İşletmeİstanbul ÜniversitesiUluslararası İşletmecilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT PAMUKÇU
- Portfolio selection methods: An application to İstanbul securities exchange
Başlık çevirisi yok
İ.TUNÇ SELER