Sezgisel Bulanık TOPSİS Yöntemiyle Portföy Seçimi: Borsa İstanbul’da Bir Uygulama

Bu çalışmada, Borsa İstanbul’da (BİST) yer alan firmalar içerisinden en iyi performans gösteren firmalar belirlenerek bu firmalara ait hisse senetlerinden oluşturulan farklı portföylerin performansları analiz edilmiştir. Portföylerde yer alacak hisse senetlerinin seçiminde, Sezgisel Bulanık TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada 5 yıl boyunca (2015, 2016, 2017, 2018, 2019) 15 farklı portföy oluşturulmuş ve bu portföylerin performansları birbirleriyle ve BİST 100 endeksiyle karşılaştırılmıştır. Sezgisel Bulanık TOPSIS yöntemiyle seçilen hisse senetleriyle oluşturulan portföylerin hem yükselen hem de düşen piyasalarda, BİST 100 endeksinden çok daha iyi bir performans gösterdiği tespit edilmiştir. Çalışmanın sonucunda Sezgisel Bulanık TOPSIS yönteminin portföye dahil edilecek hisse sentlerini belirlemek için kullanışlı bir yöntem olduğu ve yatırımcıların portföy oluştururken bu yöntemi kullanmalarının yararlı olacağı sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Portföy Seçimi, Sezgisel Bulanık TOPSIS Yöntemi, Markowitz Ortalama Varyans Modeli

PDF

___

Abay, R., (2013). “Markowitz Karesel Programlama ile Portföy Seçimi: IMKB 30 Endeksinde Riskli Portföylerin Seçimi”. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 22 (2), 175-194
Aslantaş, C. (2008). Portföy Yönetiminde Fuzzy Yaklaşım. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). İstanbul: Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
Atanassov, K,T. (1999). Intuitionistic Fuzzy Sets: Theory and Application. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Germany
Atanassov, K.T. (1986). “Intuitionistic Fuzzy Sets”. Fuzzy Sets and Systems, 20 (1), 87–96)
Bailey, W. ve Stulz R.M. (1990). “Benefits of İnternational Diversification: The Case of Pasific Basin Stock Markets”, Journal of Portfolio Management, 16 (4), 57-61.
Bilir, H., (2016). “Determination of Optimal Portfolio by Using Tangency Porfolio and Sharpe Ratio”. Research Journal of Finance and Accounting. 7 (5), 53-59.
Boasson, V., Boasson, E., ve Zhou, Z. (2011). “Portfolio optimization in a Mean Semi Variance Framework”. Investment Management and Financial Innovations. 8 (3), 58–68.
Bower, R. & Bower, D. (1969), Risk and the valuation of common stock, Journal of Political Economy, 349–362. https://doi.org/10.1086/259520
Calvo, C., Ivorra, C., ve Liern, V. (2016). “Fuzzy Portfolio Selection With Non-Financial Goals: Exploring The Efficient Frontier”. Annals of Operations Research, Sayı: 245 (1-2), 31- 46.
Elton, E. J ve Gruber, M. J (1977). “Risk Reduction and Portfolio Size: An Analytical Solution”. The University of Chicago Press Journal, 50 (4), 415-437.
Fang, Y., Lai, K. K., ve Wang, S. (2008). Fuzzy Portfolio Optimization: Theory and Methods. Berlin: Springer
Işık, Ö. (2019). “Finansal Oranların Pay Getirileri Üzerindeki Etkisinin Panel Veri Analizi: BİST 100 Firmalarından Kanıtlar” Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11 (27),188-202
Kapucu, H. (2011) “İMKB Uygulamalarıyla Modelleme Portföy Modelleme”, İstanbul: IJOPEC Yayınları
Kheradyar, S., İbrahim, I., Nor, F.M. (2011) “Stock Return Predictability with Financial Ratios”. International Journal of Trade, Economics and Finance, 2 (5), 391-396
Lewellen, J. (2004). “Predicting Returns With Financial Ratios”. Journal of Financial Economics, 74 (2), 209–235.
Li, Y., Wang, B., Fu, A.ve Watada, J. (2020). “Fuzzy Portfolio Optimization For Time-İnconsistent İnvestors: A Multi-Objective Dynamic Approach”. Soft Computing, Cilt:24, 9927-9941
Peralta, G., ve Zareei, A. (2016). “A Network Approach To Portfolio Selection”. Journal of Empirical Finance, Cilt: 38, 157-180.
Perez, F., ve Gomez, T. (2014). “Multiobjective Project Portfolio Selection With Fuzzy Constraints”. Annals of Operations Research, 245 (1), 7-29.
Shafana, A . L., Fathima, R.ve Inunjariya, A. M. (2013). “Relationship Between Stock Returns and Firm Size, And Book To Market Equity: Empirical Evidence From Selected Companies Listed on Milanka Price Index in Colombo Stock Exchange”. Journal of Emerging Trends in Economics and Management Sciences (JETEMS), 4 (2), 217-225
Singh A., Joshi D. K. ve Kumar Ş. (2019). “A Novel Construction Method of Intuitionistic Fuzzy Set From Fuzzy Set And Its Application in Multi-Criteria Decision Making Problem” Mandal J., Bhattacharyya D., Auluck N. (Editörler) Advanced Computing and Communication Technologies. Advances in Intelligent Systems and Computing. Singapore: Springer
Tavana, M., Keramatpour, M., Santos-Arteaga, F. J., ve Ghorbaniane, E. (2015). “A Fuzzy Hybrid Project Portfolio Selection Method Using Data Envelopment Analysis, TOPSIS And İnteger Programming”. Expert Systems with Applications, 42 (22), 8432-8444.
Toraman, C. ve Yürük, M.F. (2014). “Kuadratik Programlama Tabanlı Modelleme İle Portföy Optimizasyonu: BİST 100 Uygulaması”. Mukaddime. 5 (1), 133-148.
Yalçıner, K. ,Atan M. ve Boztosun D. (2005), “Karesel Programlama Yönteminin İMKB 100 Endeksine Uygulanması ve Portföy Optimizasyonu”, İktisat, İşletme ve Finans Dergisi, 20 (32),70-83.
Yıldız, Ş ve Kişoğlu, S. (2011). Bulanık mantık yaklaşımı ile hazır giyimde beden numarası belirleme. e-Journal of New World Sciences Academy, 6(1), 12-22.
Yue, W. ve Wang, Y. (2017). “A New Fuzzy Multi-Objective Higher Order Moment Portfolio Selection Model for Diversified Portfolios”. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications Cilt: 465, 124– 140.
Zadeh, L. A. (1965) “Fuzzy Sets”. Information and Control, 8 (3), 338–353.
Zahir, M. A. (1992). Factors affecting equity prices in India. The Chartered Accountant, 40(9), 743-748