Veri zarflama analizi tabanlı parçacık sürü algoritması ile portföy optimizasyonu: BIST100 endeksinde bir uygulama


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Öğrenci: TUĞCAN ÖZSOY

Danışman: HACI HASAN ÖRKCÜ

Özet:

İnsanoğlunun hayatını yönlendirme konusundaki aktif rolü geçmişten günümüze gittikçe artmaktadır. Alternatif seçeneklerin eğitim, yatırım, barınma, beslenme ve alışveriş gibi hayatın her alanında var olması ve bu seçeneklerin sayısında günden güne yaşanan artışın doğal bir sonucu olarak karar verme konusunda uzmanlaşma kaçınılmaz hale gelmiştir. Hızla gelişen teknoloji, bilginin hızlı yayılması, mesafelerin artık eskisi kadar uzak olmaması sebebiyle bu duruma uyum sağlaması gereken insan için alınacak kararların doğruluğu kadar artık hızı da önemlidir. En doğru olan kararın alınabilmesi noktasında uzun yıllardır matematiksel modellerden istifade edilmekte olup, çok sayıda matematiksel karar alma modelleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada iki model incelenmiş olup bunlardan birisi benzer birimler arasında kıyaslama mantığıyla etkinlik değerlendirmesi yapan Veri Zarflama Analizi (VZA), diğeri ise en iyi olanı seçmeyi amaçlayan popülasyon tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) modelidir. Bu çalışmada Borsa İstanbul 100 Endeksi (BIST100) verileri dikkate alınarak VZA tabanlı PSO ile en iyi yatırım portföyü seçilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla borsa verilerinin incelendiği firmalara ait voltalite göstergeleri ve getirileri VZA model ile değerlendirilip, yalnızca etkin olan, istikrarlı ve güvenilir olarak bulunan şirketlere ait hisse senetleri PSO modele dahil edilerek farklı parçacık sayıları kullanılarak optimum portföy oluşturulmaya çalışılmıştır. VZA tabanlı PSO ile elde edilen pörtföyün getirisi, yalnızca VZA modeli kullanılarak elde edilen hisse senetlerinin ortalama getirisi ve herhangi bir model kullanmaksızın elde edilen ortalama getiri ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler en yüksek getiriyi, yükseltilen parçacık sayısına bağlı olarak VZA tabanlı PSO modelin verdiğini göstermiştir. Sonuç olarak, ileride yapılacak benzer çalışmalarda iki aşamada yapılan bu uygulamanın tek bir algoritmada birleştirilerek kullanılmasının ve VZA Tabanlı PSO hibrit modeli üzerine çalışılmasının faydalı olacağı düşünülmektedir.