Optimum Portföy Seçimi ve Finansal Başarısızlık Modelleri: Borsa İstanbul’da Bir Uygulama

Bu çalışmada farklı yatırımcı tipleri için portföy yönetiminde faydalanılabilecek finansal başarısızlık modellerinin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla 2017-2022 döneminde BIST TUM Endeksi’nde yer alan ve verilerine düzenli olarak ulaşılabilen finans kesimi dışındaki firmaların finansal tablolarından faydalanılmıştır. Çalışmada firmaların 2017-2021 dönemi finansal başarısızlık risklerinin incelenmesinde Springate (1978) S skor, Altman (1983) Z' skor, Fulmer vd. (1984) H skor ve Legault (1987) CA skor modelleri kullanılmıştır. Finansal başarısızlık modelleri sonucuna göre başarılı bulunan firmalardan portföyler oluşturulmuştur. Optimal portföylerin oluşturulmasında Markowitz ortalama varyans modeli kullanılmıştır. Riski seven ve riskten kaçınan yatırımcı tipleri için oluşturulan portföyler 11 adet portföy performans ölçütü ve riske maruz değer (VaR) üzerinden karşılaştırılmışlardır. Her iki yatırımcı tipi için Fulmer vd. (1984) H skor modeli doğrultusunda oluşturulan portföyün en yüksek performansa sahip olduğu tespit edilmiştir. Riski seven yatırımcı tipi için Springate (1978) S skor modeli doğrultusunda oluşturulan portföyün, riskten kaçınan yatırımcı tipi için ise Altman (1983) Z' skor modeli doğrultusunda oluşturulan portföyün en düşük VaR değerine sahip portföyler olduğu tespit edilmiştir. Portföy seçiminde finansal başarısızlık modellerinden faydalanılması ve farklı yatırımcı tipleri için oluşturulan portföylerde en etkin finansal başarısızlık modellerinin belirlenmesi çalışmanın özgün değerini oluşturmaktadır.

Optimum Portfolio Selection and Financial Failure Models: An Application on Borsa Istanbul

In this study, it is aimed to determine the financial failure models that can be used in portfolio management for different investor types. For this purpose, the data of companies other than the financial sector, which are included in the BIST ALL SHARES Index and whose data can be accessed regularly in the 2017-2022 period, were used. In the study, financial failure riks of firms were investigated by using Springate (1978) S score, Altman (1983) Z' score, Fulmer et al. (1984) H score and Legault (1987) CA score models for the period of 2017-2021. According to the results of financial failure models, portfolios were created from successful companies. Markowitz mean variance model was used to create optimal portfolios. Portfolios created for risk-loving and risk-averse investor types were compared over 11 portfolio performance measurement tools and value at risk (VaR). As a result of the mean-variance model, for both investor types, it has been determined that the portfolio created in line with the Fulmer et al. (1984) H score model has the highest performance. It has been determined that the portfolio which has the lowest VaR value for risk-loving investor type is the portfolio created in line with the Springate (1978) S score model, and that the portfolio which has the lowest VaR value for risk-averse investor type is the portfolio created in line with the Altman (1983) Z' score model.

___

  • Abid, F. - Leung, P. L. - Mroua, M. - Wong, W. K. (2014),” International Diversification Versus Domestic Diversification: Mean-Variance Portfolio Optimization and Stochastic Dominance Approaches”, Journal of Risk and Financial Management, 7(2), pp. 45-66.
  • Altaylıgil, B. (2008), “Portföy Seçimi İçin Ortalama-Varyans-Çarpıklık Modeli”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 37(2), ss. 65-78.
  • Altman, E. I. (1968), “Financial Ratios Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankruptcy”, The Journal of Finance, 23(5), pp. 589-609.
  • Altman, E. I. (1983), “Why Business Fail”, The Journal of Business Strategy, 3(4), pp. 15-22.
  • Akçayır, Ö. – Doğan, B. – Demir, Y. (2014), “Elton-Gruber Kısıtlı Markowitz Kuadratik Programlama Modeli ile Portföy Optimizasyonu: BIST-50 Üzerine Bir Uygulama”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(3), ss. 333-352.
  • Arcos Mora, M. - Benavides Franco, J. - Berggrun Preciado, L. (2010), “Optimal Portfolio Allocation for Latin American Stock Indices”, Cuadernos de Administración, 23(40), pp.191-214.
  • Bailey, W. - Stulz, M. - Rene (1990), “Benefits of International Diversification: The Case of Pasific Basin Stock Markets”, Journal of Portfolio Management, 16(4), pp.57-61.
  • Bayramoğlu, M. F. – Yayalar, N. (2017), “Portföy Seçiminde Toplam Riski Temel Alan Portföy Performans Ölçütlerinin Değerlendirilmesi”, Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(1), ss. 1-28. Boztosun, D. - Yalçıner, K. - Atan, M. (2005), “Karesel Programlama Yönteminin İMKB 100 Endeksine Uygulanması ve Portföy Optimizasyonu”, İktisat, İşletme ve Finans Dergisi, 20(232), ss. 70-83.
  • Büberkökü, Ö. (2021), “Alternatif Yöntemlere Dayalı Portföy Optimizasyonu”, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 59, ss. 333-358.
  • Çakar, R. - Özkan, O. (2020), “Riski Seven ve Riskten Kaçan Yatırımcıların Optimum Portföy Seçimi Yapabilecekleri Piyasalar”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(1), ss. 23-38. Çetin, A. (2007), “Markowitz Kuadratik Programlama ile Optimal Portföy Seçimi”, Süleyman Demirel Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(1), ss. 73-81.
  • Çömez, G. – Başarır, Ç. (2020), “Uluslararası Borsa Endekslerinde Portföy Optimizasyonu ile Risk Yönetimi”, Business & Management Studies: An International Journal, 8(5), ss. 4157-4174.
  • Deniz, D. – Okuyan, H. A. (2018), “Geleneksel ve Modern Portföy Yönetiminin Ampirik Sonuçlarının Karşılaştırılması: BİST Uygulaması”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 5(3), ss. 467-482. DeMiguel, V. – Garlappi, L. – Uppal, . (2007), “Optimal Versus Naive Diversification: How Inefficient is the 1/N Portfolio Strategy?”, The Review of Financial Studies, 22(5), pp. 1916-1953.
  • Elton, E. - Gruber, M. (1977), “Risk Reduction and Portfolio Size: An Analytical Solution”, The University of Chicago Press Journal, 50(4), pp. 415-437.
  • Elton, E. J. - Gruber, M. J. (1995), Modern Portfolio Theory and Investment Analysis, Wiley, New York. Fama. E. F. (1972), “Components of Investment Performance”, The Journal of Finance, 27(3), PP. 551-567.
  • Fulmer, J. G. - Moon, J. E. - Gavin, T. A. - Erwin, M. (1984), “A Bankruptcy Classification Model for Small Firms”, Journal of Commercial Bank Lending, 66(11), pp. 25-37.
  • Goodwin, T. H. (1998), “The Information Ratio”, Financial Analysts Journal, 54(4), pp. 34-43.
  • Gökçe, G. A. - Cura, T. (2003), “İMKB Hisse Senedi Piyasalarında İyi Çeşitlendirilmiş Portföy Büyüklüğünün Araştırılması”, Yönetim Dergisi: İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü, 14(44), ss. 63-81.
  • Grinold R. C. (1989), “The Fundamental Law of Active Management”, Journal of Portfolio Management, 15(3), pp. 30-37.
  • Gümüş, F. B. - Üngir, K. (2014), “2008 - 2012 Dönemi Arası Türk Yatırım Fonlarının Portföy Performans Analizi”, Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2(3), ss. 139-163.
  • Jensen, M. C. (1968), “The Performance of Mutual Funds in The Period 1945-1964”, The Journal of Finance, 23(2), pp. 389-416.
  • Karan, M. B. (2013), Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi, 4. Baskı, Gazi Kitabevi, Ankara.
  • Karcıoğlu, R. – Yalçın, S. (2022), “Sezgisel Bulanık TOPSİS Yöntemiyle Portföy Seçimi: Borsa İstanbul’da Bir Uygulama”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Nisan(94), ss. 151-184.
  • Kayahan, C. - Topal, Y. (2009), “Tarihsel Riske Maruz Deger (RMD) Finansal Riskleri Açıklamada Yeterli Midir?”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1), ss. 179-198.
  • Keskintürk, T. - Demirci, E. - Tolun, S. (2010), “İyi Çeşitlendirilmiş Portföy Büyüklüğünün Genetik Algoritma Tekniği Kullanılarak İncelenmesi”, Sosyal Bilimler Dergisi, 2, ss. 1-5.
  • Korkmaz, T. – Kuzay, S. (2022), “Uluslararası Çeşitlendirilmiş Portföylerde Riske Maruz Değer (RMD) Ölçümü”, İçinde Serdar YAMAN, Tuğba NUR (Ed.) Risk Yönetimi: Teori ve Uygulama, Gazi Kitapevi, Ankara.
  • Korkmaz, T. – Pekkaya, M. (2005), Excel Uygulamalı Finans Matematiği, Ekin Kitabevi, Bursa.
  • Korkmaz, T. – Uygurtürk, H. (2007), “Türk Emeklilik Fonlarının Performans Ölçümünde Regresyon Analizinin Kullanılması”, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 3(5), ss. 37–52.
  • Küçükkocaoğlu, G. (2002), “Optimal Portföyün Seçimi ve İMKB Ulusal-30 Endeksi Üzerine Bir Uygulama”, Active-Bankacılık ve Finans Dergisi, 26, ss. 74-91.
  • Lai, K. K. - Yu, L. - Wang, S. - Zhou, C. (2006), “A Double-Stage Genetic Optimization Algorithm for Portfolio Selection”, Lecture Notes in Computer Science, 42(34), pp. 928-937.
  • Legault, J. (1987), “CA-Score, A Warning System for Small Business Failures”, Bilanas, June, pp. 29-31.
  • Lin, C. C. - Liu, Y. T. (2008), “Genetic Algorithms for Portfolio Selection Problems with Minimum Transaction Lots”, European Journal of Operational Research, 185, pp. 393-404.
  • Markowitz, H. (1952), “Portfolio Selection”, The Journal of Finance, 7(1), pp. 77-91.
  • Modigliani, F. – Modigliani, L. (1997), “Risk-Adjusted Performance”, Journal of Portfolio Management, 23(2), pp. 45-54. Ohlson, J. A. (1980), “Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bunkruptcy”, Journal of Accounting Research, 18(1), pp. 109-131.
  • Okuyan, H. A. – Deniz, D. (2017), “Portföy Yönetiminde Uluslararası Çeşitlendirme Üzerine Uygulamalı Bir Çalışma”, Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 35(2), 71-92.
  • Özdemir, M. (2011), “Genetik Algoritma Kullanarak Portföy Seçimi”, İktisat İşletme ve Finans, 26(299), ss. 43-66.
  • Padmantyo, S. - Prasojo, P. (2019), “Total Risk Stock Investment: Does International Portfolio Diversification Give More Impact to Investors?”, In Proceeding of The 10th University Research Colloquium: Bidang Sosial Ekonomi dan Psikologi, pp. 103-108.
  • Rom, B. M. – Ferguson, K. W. (1993), “Post-Modern Portfolio Theory Comes of Age”, Journal of Investing, 3(3), pp. 11-17.
  • Rubinstein, M. (2002), “Markowitz’s “Portfolio Selection”: A Fifty-Year Retrospective”, The Journal of Finance, 57(2), pp. 1041-1045.
  • Scholz, H. – Wilkens, M. (2006), “Investor-Specific Performance Measurement – A Justification of Sharpe Ratio and Treynor Ratio”, Working Paper, Ingolstadt.
  • Sharpe, W. F. (1966), “Mutual Fund Performance”, The Journal of Business, 39, pp. 119-138.
  • Springate, G. L. V. (1978). Pedicting The Possibility of Failure in a Canadian Firm. Unpublished M.B.A Thesis, Simon Eraser University, Burnaby.
  • Taner, A. T. – Kayalıdere, K. (2002), “1995-2000 Döneminde İMKB’de Anomali Araştırması”, Yönetim ve Ekonomi, 9(1-2), ss. 1-24.
  • Tosun, Ö. - Oruç, E. (2010), “Portföy Büyüklüğünün Portföy Riski Üzerine Etkileri: İMKB-30 Üzerinde Test Edilmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(2), ss. 479-493.
  • Treynor, J. L. (1965), “How to Rate Management of Investment Funds”, Harvard Business Review, 43(1), pp. 63-75. Treynor, J. L. – Black, F. (1973), “How to Use Security Analysis to Improve Portfolio Selection”, The Journal of Business, 46(1), pp. 66-86.
  • Uğurlu, M. – Erdaş, M. L. – Eroğlu, A. (2016), “Portföy Yönetiminde Sistematik Olmayan Riski Azaltacak Bir Doğrusal Programlama Model Önerisi”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), ss. 147-174.
  • Uygurtürk, H. – Korkmaz, T. (2015), “Portföy Optimizasyonunda Markowitz Modelinin Kullanımı: Bireysel Emeklilik Yatırım Fonları Üzerine Bir Uygulama”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Ekim, ss. 67-82.
  • Vysniauskas, P. - Rutkauskas, A. V. (2014), “Performance Evaluation of Investment (Mutual) Funds/Investiciniu Fondu Veiklos Vertinimas”, Business: Theory and Practice, 15(4), pp. 398-407.
  • Wang, S. M. - Chen, J. C. - Wee, H. M. - Wang, K. J. (2006), “Non-linear Stochastic Optimization Using Genetic Algorithm for Portfolio Selection”, International Journal of Operations Research, 3(1), pp. 16-22.
  • Young T. W. (1991), “Calmar Ratio: A Smoother Tool”, Futures (Cedar Falls, Iowa), 20 (11), pp. 1-22.
  • Yue, W. - Wang, Y. (2017), “A New Fuzzy Multi-Objective Higher Order Moment Portfolio Selection Model for Diversified Portfolios”, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 465, pp. 124-140.
  • Zeren, F. – Bayğın, M. (2015), “Genetik Algoritmalar ile Optimal Portföy Seçimi: BİST-30 Örneği”, İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(1), ss. 309-324.
  • Zmijewski, M. E. (1984), “Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models”, Journal of Accounting Research, 22, pp. 59-82.
  • Zulkifli, M. - Basarudin, S. B. - Norzaidi, M. D. - Siong, S. C. (2008), A Study on Diversification in Malaysian Stock Market. In EABR & TLC Conference Proceedings, Rothenberg, Germany.