WARD, K-ORTALAMALAR VE İKİ ADIMLI KÜMELEME ANALİZİ YÖNTEMLERİ İLE FİNANSAL GÖSTERGELER TEMELİNDE HİSSE SENEDİ TERCİHİ
Bu çalışmada hisse senetlerinin sınıflandırılmasında kullanılan bir veri madenciliği yaklaşımı sunulmuştur. Hisse senetleri sınıflandırıldıktan sonra portföyde yer alacak hisse senetleri oluşan gruplar içerisinden seçilebilecektir. Bu çalışma, üç farklı kümeleme analizi yöntemi kullanılarak Borsa İstanbul’da işlem gören hisse senetlerinden etkin bir portföy oluşturulmasını amaçlamaktadır. Çalışmanın bir başka amacı ise hisse senetlerinden etkin bir portföy oluşturmada kümeleme analizi yöntemlerinin kullanılabilirliğinin sınanmasıdır. Bu amaçlarla hiyerarşik kümeleme yöntemlerinden Ward yöntemi, hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemlerinden K-Ortalamalar yöntemi ve iki adımlı kümeleme yöntemleri kullanılarak toplam 69 adet hisse senedi kümelenmiştir. Kümeleme analizinde kullanılan finansal göstergeler şirketlerin finansal tablolarından ve hisse senedi fiyat hareketlerinden elde edilmiştir. Çalışma sonucunda her üç yönteme göre oluşan kümeler genel itibariyle benzer şekillenmiştir. Kümeler, finansal gösterge ortalamaları ve hisse senedi sayıları temel alınarak değerlendirilmiş ve tercih edilebilecek kümeler belirtilmiştir.
The Stock Selection with Ward, K-Means and Two-Steps Clustering Analysis Methods Based on the Financial Indicators
In this study, a data mining approach for classification of stocks into clusters is presented. After classification, the stocks could be selected from these groups for building a portfolio. This study aims to create an effective portfolio from stocks traded in Stock Exchange Istanbul using three different clustering analysis methods. Another purpose of the study is to test the availability of clustering analysis methods to create an efficient portfolio of stocks. For these purposes, a total of 69 stocks were clustered by using Ward method as a hierarchical clustering method, K-Means method as a non-hierarchical clustering method, and two-step clustering (hybrid) method. The financial indicators that used in this study were obtained from financial statements and stock price movements of companies. As a result of the study, clusters formed according to all three methods are generally similar. The clusters are evaluated based on the average of the financial indicators and the number of shares, and the preferable clusters are indicated.
___
- Ada, A. A. (2015). Kümeleme Analizi İle AB Ülkeleri ve Türkiye’nin
Sürdürülebilir Kalkınma Açısından Değerlendirilmesi. Dumlupınar
Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (29).
- Aktaş, R. ve Doğanay, M. M. (2007). Grouping Emerging Stock Markets Based
on Market Data, BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar, 1(2).
- Aldenderfer, M. S. ve Blashfield, R. K. (1984). Quantitative Applications
in the Social Sciences: Cluster analysis Thousand Oaks, CA: SAGE
Publications Ltd doi: 10.4135/9781412983648
- Arnott, R. D. (1980). Cluster analysis and stock price comovement. Financial
Analysts Journal, 36 (6), 56-62.
- Atan, M. (2005). Karesel Programlama ile Portföy Optimizasyonu. VII. Ulusal
Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Mayıs, 26-27.
- Aydoğan, K. ve Güney, A. (1997). Hisse senedi fiyatlarının tahmininde F/K
oranı ve temettü verimi. İMKB Dergisi, 1(1), 83-96.
- Basalto, N., Bellotti, R., De Carlo, F., Facchi, P. ve Pascazio, S. (2005). Clustering
stock market companies via chaotic map synchronization. Physica A:
Statistical Mechanics and its Applications, 345(1-2), 196-206.
- Cattell, R. (1944). A note on correlation clusters and cluster search
methods. Psychometrika, 9(3), 169-184.
- Ceylan, Z., Gürsev, S. ve Bulkan, S. (2017). İki Aşamalı Kümeleme Analizi ile
Bireysel Emeklilik Sektöründe Müşteri Profilinin Değerlendirilmesi.
Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(4), 475-485.
- Cornish, R. (2007). Statistics: 3.1 Cluster Analysis, 02.03.2016 tarihinde http://
statstutor.ac.uk/resources/uploaded/clusteranalysis.pdf adresinden
erişildi.
- Çakmak, Z. (1999). Kümeleme Analizinde Geçerlilik Problemi Ve Kümeleme
Sonuçlarinin Değerlendirmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler
Dergisi, 3(3), 187-205.
- Da Costa Jr, N., Cunha, J., ve Da Silva, S. (2005). Stock selection based on cluster
analysis. Economics Bulletin, 13(1), 1-9.
- Dehuan, J. ve Jin, Z. (2008). Firm Performance and Stock Returns: An Empirical
Study of the Top Performing Stocks Listed on Shanghai Stock Exchange.
Academy of Accounting and Financial Studies Journal, 12(1), 79.
- Demir, A. (2001). Hisse Senedi Fiyatını Etkileyen İşletme Düzeyindeki
Faktörler ve Mali Sektör Üzerine İMKB’de Bir Uygulama. Süleyman
Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2).
- Demirtaş, Ö. ve Güngör, Z. (2004). Portföy yönetimi ve portföy seçimine
yönelik uygulama. Journal of Aeronautics and Space Technologies, 1(4),
103-109.
- Doherty, K.A.J., Adams, R.G., Davey, N. ve Pensuwon, W. (2005). Hierarchical
Topological Cluster Learns Stock Market Sectors, ICSC Congress on
Computational Intelligence Methods and Applications, Istanbul. http://
dx.doi.org/10.1109/CIMA.2005.1662299
- Donaldson, L. ve Davis, J. H. (1991). Stewardship theory or agency theory: CEO
governance and shareholder returns. Australian Journal of management,
16(1), 49-64.
- Ege, İ. ve Bayrakdaroğlu, A. (2012). İMKB Şirketlerinin Hisse Senedi Getiri
Başarılarının Lojistik Regresyon Tekniği İle Analizi. Uluslararası Yönetim
İktisat ve İşletme Dergisi, 5(10), 139-158.
- Ferreira, L. ve Hitchcock, D. B. (2009). A comparison of hierarchical methods
for cluster functional data. Communications in Statistics-Simulation and
Computation, 38(9), 1925-1949.
- Fodor, A., Jorgensen, R., ve Stowe, J. (2015), 04 Nisan 2016 tarihinde http://
swfa2015.uno.edu/B_Portfolio_Analysis_Optimization/paper_77.pdf
adresinden erişilmiştir.
- Gan, G., Ma, C. ve Wu, J. (2007). Data Cluster Theory, Algorithms And Applications
(Asa-Sıam Series On Statistics And Applied Probability), Canada:SIAM
Society for Industrial and Applied Mathematics Publishing
- Gore, P. A. (2000). Cluster Analysis, In book: Handbook of Applied Multivariate
Statistics and Mathematical Modeling, 297-321.
- Gökçe, A. G. ve Cura, T.(2003), İMKB Hisse Senedi Piyasalarında İyi
Çeşitlendirilmiş Portföy Büyüklüğünün Araştırılması . İstanbul
Üniversitesi, İşletme Fakültesi, İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi, Yönetim,
44(1):63-81.
- Hajizadeh, E., Ardakani, H. D., ve Shahrabi, J. (2010). Application of data
mining techniques in stock markets: A survey. Journal of Economics and
International Finance, 2(7), 109.
- Halkidi, M., Batistakis,Y. ve Vazirgiannis, M. (2001). Clustering algorithms
and validity measures, Scientific and Statistical Database Management(
SSDBM) Conference, Virginia, USA , 3-22.
- Han, J., Pei, J. ve Kamber, M. (2011). Data mining: concepts and techniques.
Elsevier.
- Hands, S, Everitt, B (1987). A Monte Carlo study of the recovery of cluster
structure in binary data by hierarchical cluster techniques. Multivar.
Behav. Res. 22, 235-243.
- Jain, A. K. (2010). Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern recognition
letters, 31(8), 651-666.
- Kanungo, T., Netanyahu, N. S. ve Wu, A. Y. (2002). An Efficient k -Means
Clustering Algorithm: Analysis and Implementation, IEEE Transactions
on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(7 ).
- Karabayır, M. E. ve Doğanay, M. (2010). Kümeleme Analizi İle Portföy Seçimi:
İMKB-100 Endeksi Üzerine Bir Çalışma. Journal of Commerce, (2), 161.
- Korkmaz, Ö. ve Karaca, S. S. (2013). Şirket Performansini Etkileyen Faktörler
ve Türkiye Örnegi/The Factors Affecting Firm Performance: The Case of
Turkey. Ege Akademik Bakis, 13(2), 169.
- Küçükkocaoğlu, G. (2002). Optimal Portföyün Seçimi ve İMKB Ulusal-30 Endeksi
Üzerine Bir Uygulama. Active-Bankacılık ve Finans Dergisi, 26, 74-91.
- Liu, R., Cai, H. ve Luo, C. (2012). Cluster Analysis of Stocks of CSI 300 Index
Based on Manifold Learning. Journal of Intelligent Learning Systems and
Applications, 4, 120-126.
- Mazıbaş, M. (2005). İMKB Piyasalarındaki volatilitenin modellenmesi ve
öngörülmesi: Asimetrik GARCH modelleri ile bir uygulama. VII.
Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, İstanbul Üniversitesi İktisat
Fakültesi Ekonometri Bölümü, İstanbul, Çevrimiçi, 28, 2008.
- MacQueen, J. (1967). Some methods for classification and analysis of
multivariate observations. In Proceedings of the fifth Berkeley symposium
on mathematical statistics and probability, 1(14), 281-297
- Milligan, G. W. ve Cooper, M. C. (1987). Methodology review: Clustering
methods. Applied psychological measurement, 11(4), 329-354.
- Murtagh, F. ve Legendre, P. (2014). Ward’s hierarchical agglomerative cluster
method: Which algorithms implement ward’s criterion?. Journal of
Classification, 31(3), 274-295.
- Nakip, M. (2006), Pazarlama Araştırmaları: Teknikler ve (SPSS Destekli)
Uygulamalar, Ankara: Seçkin Yayıncılık.
- Nanda, S.R. Mahanty, B. ve Tiwari, M.K. (2010). Cluster Indian stock market
data for portfolio management. Expert Systems with Applications, 37 (12),
8793–8798.
- Omran, M. ve Ragab, A. (2004). Linear versus non-linear relationships between
financial ratios and stock returns: empirical evidence from Egyptian
firms. Review of Accounting and finance, 3(2), 84-102.
- Özdamar, K. (2010), Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi: Çok Değişkenli
Analizler. Eskişehir: Kaan Kitabevi.
- Pakhira, M. K., Bandyopadhyay, S., and Maulik, U. 2004. Validity index for
crisp and fuzzy clusters, Pattern recognit. Lett, 37( 3), 487–501
- Shih, M. Y., Jheng, J. W., ve Lai, L. F. (2010). A two-step method for clustering
mixed categroical and numeric data., 13(1), 11-19.
- Siqueira, E., Otuki, T. ve Da Costa, N. (2012). Stock Return and Fundamental
Variables: A Discriminant Analysis Approach. Applied Mathematical
Sciences, 6(115), 5719-5733.
- Sokal, R. R. ve Michener, C. D. (1958). A statistical method for evaluating
systematic relationships. University of Kansas science bulletin, 28, 1409-
1438.
- Statman, M. (1987). How many stocks make a diversified portfolio? Journal of
financial and quantitative analysis, 22(3), 353-363.
- Şchiopu, D. (2010). Applying TwoStep cluster analysis for identifying bank
customers’ profile. Buletinul, 62, 66-75.
- Tatlıdil, H.(2002). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ankara,
Akademi Matbaası.
- Tekin, B. (2015). Temel Sağlık Göstergeleri Açısından Türkiye’deki İllerin
Gruplandırılması: Bir Kümeleme Analizi Uygulaması. Çankırı Karatekin
Üniversitesi İİBF Dergisi, 5(2), 389-416.
- Tekin, B. ve Gumus, F., B. (2017), The Classification of Stocks with Basic
Financial Indicators: An Application ofCluster Analysis on the BIST
100 Index, International Journal of Academic Research in Business and Social
Sciences, 7 (5)
- Tola, V., Lillo, F., Gallegati, M., ve Mantegna, R. N. (2008). Cluster analysis for
portfolio optimization. Journal of Economic Dynamics and Control, 32(1),
235-258.
- Tyron, R. C. (1939), Cluster Analysis. Ann Arbor, Edwards Brothers.
- Umar M. S. ve Musa T. S. (2013), Stock Prices and Firm Earning per Share in
Nigeria. JORIND 11(2). 16 Nisan 2015 tarihinde http://transcampus.org/
JORINDV11Dec2013/Jorind%20Vol11%20No2%20Dec%20Chapter22.
pdf. Adresinden erişilmiştir.
- Ünlü, U., Bayrakdaroğlu, A. ve Ege, İ. (2009). Hisse Senedi Endeks Getirileri ve
Temettü Verimi: İMKB 100 ve S&P 500 Endeksleri Üzerine Bir Uygulama.
Gazi University Journal of Economics & Administrative Sciences, 11(1).
- Wagstaff, K., Cardie, C., Rogers, S., ve Schrödl, S. (2001). Constrained k-means
clustering with background knowledge. In ICML, 1, 577-584.
- Wicaksono, Y. A., Rizaldy, A., Fahriah, S., ve Soeleman, M. A. (2017). Improve
image segmentation based on closed form matting using K-means
clustering. In Application for Technology of Information and Communication
(iSemantic), 2017 International Seminar on ( 26-30). IEEE.
- Wu, K. L. ve Yang, M. S. (2002). Alternative c-means clustering algorithms.
Pattern recognition, 35(10), 2267-2278.
- Xu, Z.-C., Liang, Y.-C. ve Shi, X.-H. (2008). Analysis Method of SOM-Based of
Stock Cluster, Computer Engineering and Design, 29 (9), 2426-2428.
- Yu, L.-A. ve Wang, S.-Y. (2009). Kernel Principal Component Cluster
Methodology for Stock Categorization, System Engineering: Theory &
Practice, 29 (12).
- Zhou, Z.-H., Chen, W.-N. ve Zhang, Z.-Y. (2002). Application of Cluster
Analysis in Stock Investment, Journal of Chongqing University, 25 (7),
122-126.