Öz
Amaç: Çalışmada
temel amacımız, portföy optimizasyonunda genetik
algoritma kullanımının finansal kriz dönemleri açısından farklılık gösterip
göstermediğini ortaya koymaktır.
Yöntem: Genetik algoritma kullanımının kriz
dönemlerindeki etkinliğini ortaya koyabilmek adına, çok amaçlı genetik algoritma
yöntemi kullanılarak portföy optimizasyonuna çalışılmıştır.
Bulgular: Çalışma sonucu elde edilen bulgular
dönemler itibariyle farklılıklar göstermiştir. Kriz döneminde (2008-2011)
portföye en fazla hisse senedi (9) dahil edilmiştir. Kriz öncesi dönemde en
fazla getiri sağlayan portföyün yaklaşık 2 ile 3 hisse senedinden oluştuğu
görülmüştür. Kriz sonrası dönemde ise en önemli özellik hisse senetlerinin
aylık getirilerinde önemli bir artışın olmasıdır. Tüm dönemler itibariyle
baktığımız zaman ise optimum portföyün yaklaşık olarak 5 veya 6 hisseden
oluştuğu portföyler olduğu görülmüştür.
Sonuç: Yapılan analizler sonucunda çok amaçlı
genetik algoritma kullanımının, kriz dönemlerine duyarlı olduğu ve portföy
optimizasyonunda olumlu sonuçlar verdiği görülmüştür.
Anahtar Kelimeler
Genetik Algoritma Borsa İstanbul Portföy Seçimi Optimizasyon Teknikleri
Kaynakça
- Benbouziane, M. ve S. Sefiane (2012). Portfolio Selection Using Genetic Algorithm. Journal of Applied Finance & Banking. 2. 4, 143-154.
- Chang, C. L. ve Y. T. Liu (2007). Genetic Algorithms for Portfolio Selection problems with Minimum Transaction Lots. European Journal of Operational Research. 185. 34, 547-566
- Demirtaş, Ö. ve Z. Güngör (2004). Portföy Yönetimi ve Portföy Seçimine Yönelik Uygulama. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi. 1. 4, 103-109.
- Roudier F., (2006), Portfolio optimization and genetic algorithms., Master’s thesis, Department of Management, Technology and Economics., Swiss Federal Insqtitute of Technology (ETM), Zurich.
- Guennoun, Z. ve F. Hamza (2012). Stock Portfolio Optimization Using Classification and Genetic Algorithm. Applied Mathematical Sciences. 6. 94, 4673-4684.
- Keskintürk, T (2007). Portföy Seçiminde Markowitz Modeli için Yeni Bir Genetik Algoritma Yaklaşımı. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. 18. 56, 78-89.
- Küpeli H. (2013). Çok Amaçlı Atama Probleminin Çözümü için Genetik Algoritma ile Bir Yaklaşım, Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İzmir.
- Lai, K., Yu, L., Wang, S., & Zhou, C. (2006). A double-stage genetic optimization algorithm for portfolio selection. In Neural Information Processing(pp. 928-937). Springer Berlin/Heidelberg.
- Lin, C. M., & Gen, M. (2007). An effective decision-based genetic algorithm approach to multiobjective portfolio optimization problem. Applied Mathematical Sciences, 1(5), 201-210.
- Mani, G. ve S. Mahfoud (2010). Financial Forecasting Using Genetic Algorithms. Applied Artificial İntelligence: An İnternational Journal. 10. 6, 547-566.
- Markowitz, H (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance. 7. 1, 77-91.
- Vural M. (2005). Genetik Algoritma Yöntemi ile Toplu Üretim Planlama. Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi. İstanbul: İstanbul Teknik Üniversitesi FBE.
- Oh, K. J., Kim, T. Y., & Min, S. (2005). Using genetic algorithm to support portfolio optimization for index fund management. Expert Systems with Applications, 28(2), 371-379.
- Özdemir, M. (2011). Genetik algoritma kullanılarak portföy seçimi. Iktisat Isletme ve Finans, 26(299), 43-66.
- Soam, V., Palafox, L., & Iba, H. (2012, June). Multi-objective portfolio optimization and rebalancing using genetic algorithms with local search. In Evolutionary Computation (CEC), 2012 IEEE Congress on (pp. 1-7). IEEE.
- Toloie-Eshlaghy, A., Abdolahi, A., Moghadasi, M., & Maatofi, A. (2011). Using genetic and particle swarm algorithms to select and optimize portfolios of companies admitted to Tehran stock exchange. Research Journal of Internatıonal Studıes-Issue, 95.
- Zeren, F ve Bayğın, M. (2015). Genetik Algoritmalar ile Optimal Portföy Seçimi: BİST-30 Örneği. Journal Of Business Research Türk, 7(1), 309-324.
Ayrıntılar
| Bölüm | Makaleler |
|---|---|
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2017 |
| Gönderilme Tarihi | 17 Temmuz 2017 |
| Kabul Tarihi | 11 Ağustos 2017 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2017 Cilt: 5 Sayı: 3 |
Bu dergi Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.