Yatırımcı davranışlarının Finansal Varlık Fiyatlama Modeli'nin tahmin hatalarına etkisinin incelenmesi: Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler üzerine bir çalışma
The investigation of the investor behavior's effect of Financial Asset Pricing Model on estimating errors: A study on developed and developing countries
- Tez No: 642804
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ OSMAN GÜRBÜZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Maliye, İşletme, Econometrics, Finance, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Davranışsal finans, Finansal varlık değerleme modeli, Tahmin hataları, Yatırımcı davranışı, Behavioral finance, Financial asset evaluation model, Estimation errors, Investors behavior
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Finans Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finans Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Finansal İktisat Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Finansal varlıkların fiyatlarının tahmin edilmesinde yaygın olarak kullanılan Finansal Varlık Fiyatlama Modeli yatırımcıların rasyonel olduğunu varsaymaktadır. Davranışsal finansa göre yatırımcılar rasyonel değildir. Bu çalışmanın amacı FVFM tahmin hatalarını piyasanın kayıp ve kazanç dönemlerinde test ederek yatırımcı davranışlarının piyasanın tahmin edilebilirliğine etkisini araştırmak ve FVFM tahmin hatalarını etkileyebilecek bazı faktörlerin varlığına dikkat çekmektir. Kayıp dönemi irrasyonel davranışların görülme olasılığı yüksek olan dönemdir. Kazanç dönemi irrasyonel davranışların daha az görüleceği dönemdir. Jensen alfa, sharpe oranı, sortino oranı ve treynor oranı ile hesaplan FVFM tahmin hataları kayıp dönemleri ve kazanç dönemlerinde T-Test ve Mann-Whitney U Test ile karşılaştırılmıştır. Çalışmaya gelişmiş ülkelerden ABD-S&P 500, Almanya-DAX 100, İngiltere-FTSE 100, Fransa-CAC All Tradable, Kanada-S&P TSX, Japonya-Nikkei 225 ülkeleri ve endeksleri dahil edilmiştir. Gelişmekte olan ülkelerden Hindistan-S&P BSE 200, Çin-SSE Composite, Güney Afrika-FTSE&JSE African All Share ve Türkiye-BIST 100 ülkeleri ve endeksleri dahil edilmiştir. İlgili ülke ve endekslerde ekonomik döngülere karşı hassasiyeti düşük olan firmaların yer aldığı temel tüketim sektörü ve ekonomik döngülere karşı hassasiyeti yüksek olan firmaların yer aldığı lüks tüketim sektöründe listelenen pay senetlerinin ve endekslerin 31 Ocak 2005 - 31 Aralık 2018 arasındaki aysonu kapanış fiyatları kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde, temel tüketim ve lüks tüketim sektörlerinde jensen alfa ve treynor oranı ile hesaplanan FVFM tahmin hatalarının piyasanın kayıp ve kazanç dönemlerinde farklılaşmadığı görülmüştür. FVFM'nin piyasanın kayıp dönemlerinde kazanç dönemlerine oranla daha güvenilir ya da güvenilemez olduğu söylenememektedir. Sharpe oranı ve sortino oranı ile hesaplanan FVFM tahmin hatalarının piyasanın kayıp ve kazanç dönemlerinde farklılaştığı tespit edilmiştir. FVFM'nin kayıp dönemlerinde kazanç dönemlerine oranla daha az güvenilir olduğu görülmektedir.
Özet (Çeviri)
Capital Asset Pricing Model, which is widely used to estimate the prices of financial assets, assumes that investors are rational. Investors are not rational according to behavioral finance. In this study, it is aimed to test the effects of investor behavior on the predictability of the market by testing CAPM estimation errors in negative growth period and growth period of the market. This study also aim to draw attention to the existence of some factors that may affect the CAPM estimation errors. Negative growth period is the period in which irrational behavior is likely to occur. Growth period is the period when irrational behaviors are less common. CAPM estimation errors calculated by jensen alpha, sharpe ratio, sortino ratio and treynor ratio were compared by T-Test and Mann-Whitney U Test during negative growth periods and growth periods. USA-S&P 500, Germany-DAX 100, England-FTSE 100, France-CAC All Tradable, Canada-S&P TSX, Japan-Nikkei 225 developed countries and their indices and India S&P BSE 200, China-SSE Composite, South Africa &-FTSE JSE African All Share, Turkey-BIST 100 developing countries and their indices icluded in the study. Between January 31, 2005 and December 31, 2018 monthly closing prices of the indices, monthly closing prices of stocks listed in consumer staples sector and consumer discretionary sector were used. Consumer staples sector includes companies whose businesses are less sensitive to economic cycles and consumer discretionary sector includes companies that tend to be the most sensitive to economic cycles. As a result of the study, it has been observed that CAPM estimation errors calculated by jensen alpha and treynor ratio in consumer staples and consumer discretionary sectors, in developed and developing countries do not differ during negative growth periods and growth periods of the market. It cannot be said that CAPM is more reliable or unreliable in negative growth periods compared to growth periods. It has been determined that CAPM estimation errors calculated by sharpe ratio and sortino ratio differ during negative growth periods and growth periods. It can be said that CAPM is less reliable in negative growth periods compared to growth periods.
Benzer Tezler
- Network analysis of co-search-based investor attention on stock prices
Ortak arama tabanlı yatırımcı dikkatinin hisse senedi fiyatları üzerindeki ağ analizi
MÜGE ÖZDEMİR
- The effect of investor sentiment on non-ferrous metals contracts at LME and optimizing a metals commodity portfolio
LME'de işlem gören endüstriyel metal sözleşmelerinde yatırımcı duygusu etkisi ve metal emtia portföyü optimizasyonu
EKİN AÇIKGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY TAŞ
- Sentiment-driven forecasting of short-term asset price directions using large language models
Büyük dil modelleri kullanarak varlık fiyatlarının kısa vadeli yönlerinin duygu odaklı tahmini
AHMET BERKAY GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Machine learning applications for time series analysis
Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları
MERT CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- An investigation of investor behaviors in financial markets
Finansal piyasalardaki yatırımcı davranışlarının incelenmesi
EFE ÇÖTELİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN ÖZEKİCİ