Yıl: 2020 Cilt: 18 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 171 - 181 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.18026/cbayarsos.600258 İndeks Tarihi: 01-12-2020

Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme

Öz:
Portföy seçimi ekonomi ve finans alanında önem verilen bir seçim sürecidir.Klasik modern portföy teorisi portföy seçim probleminde normal dağıldığıvarsayılan tarihsel veriler ışığında portföy getiri ve riskine odaklanan birmodeldir. Öte yandan hisse senetlerinin geçmiş dönem getiri serileri gerçekhayatta çoğunlukla normal dağılmamakta, çarpıklık ve basıklığın modeleeklenmesi anlamlı olmaktadır. Yüksek dereceden momentler ile portföyoptimizasyonunda karşılaşılan belirli hisse senetlerine yığılmayı önlemek vegelecek belirsizliği modele dahil etmek için doğal çeşitlilik sağlayan entropifonksiyonu modele eklenmektedir. Çalışmada, portföyde bulunabilecek hissesenedi sayısını kısıtlayan nicelik kısıtı eklenmesi ile np-zor hale gelen model,parçacık sürü optimizasyonu ile çözülmüştür. Örnek veri setinde bulunanhisse senetlerinden, farklı senaryolar için modeller kurulmuş ve seçim süreciiçin önerilmiş olan entropi fonksiyonunun çeşitlendirmede etkinliğitartışılmıştır.
Anahtar Kelime:

Optimal Portfolio Diversification Under Cardinality Constraint

Öz:
Portfolio selection is an important selection process in economy and finance. The classic modern portfolio theory is a model that focuses on portfolio return and risk in the light of historical data that is assumed to be normally distributed in portfolio selection problem. However, the past return series of stocks are not normally distributed frequently in real life, and it is meaningful to add skewness and kurtosis to the portfolio model. The entropy function that provides the natural diversity is included in the model in order to add future uncertainty in the model and prevent the accumulation of certain stocks encountered in portfolio selection based on higher order moments. In the study, the model, which has become a np-hard problem with the addition of cardinality constraint limiting the number of stocks that can be found in the portfolio, has been solved by particle swarm optimization. From the assets in the sample dataset, models were set for different scenarios and the effectiveness of the proposed entropy function for selection process, in diversification was discussed.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Aksaraylı, M., & Pala, O. (2018a). A polynomial goal programming model for portfolio optimization based on entropy and higher moments. Expert Systems with Applications, 94, 185-192.
  • Aksaraylı, M. & Pala, O. (2018b). Bist 30 Endeksinde Portföy Seçimi İçin Yeni Bir Kısmi Hedef Programlama Yaklaşımı. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi. 7(13), 119-134.
  • Aladağ, C. H., Yolcu, U., Egrioğlu, E., & Dalar, A. Z. (2012). A new time invariant fuzzy time series forecasting method based on particle swarm optimization. Applied Soft Computing, 12(10), 3291-3299.
  • Beardsley, X. W., Field, B., & Xiao, M. (2012). Mean-variance-skewness-kurtosis portfolio optimization with return and liquidity. Communications in Mathematical Finance, 1(1), 13- 49.
  • Bera, A. K., & Park, S. Y. (2008). Optimal portfolio diversification using the maximum entropy principle. Econometric Reviews, 27(4-6), 484-512.
  • Brito, R. P., Sebastião, H., & Godinho, P. (2019). Portfolio management with higher moments: the cardinality impact. International Transactions in Operational Research, 26(6), 2531-2560.
  • Chen, C., & Zhou, Y. S. (2018). Robust multiobjective portfolio with higher moments. Expert Systems with Applications, 100, 165-181.
  • Chunhachinda, P., Dandapani, K., Hamid, S., & Prakash, A. J. (1997). Portfolio selection and skewness: Evidence from international stock markets. Journal of Banking & Finance, 21(2), 143-167.
  • DeMiguel, V., Garlappi, L., & Uppal, R. (2009). Optimal versus naive diversification: How inefficient is the 1/N portfolio strategy?. Review of Financial Studies, 22(5), 1915-1953.
  • Eberhart, R., & Kennedy, J. (1995). A new optimizer using particle swarm theory. In MHS'95. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science (pp. 39-43). Ieee.
  • Harvey, C. R., Liechty, J. C., Liechty, M. W., & Müller, P. (2010). Portfolio selection with higher moments. Quantitative Finance, 10(5), 469-485.
  • Jurczenko, E., Maillet, B. B., & Merlin, P. (2005). Hedge funds portfolio selection with higher-order moments: a non-parametric mean-variance-skewness-kurtosis efficient frontier. Available at SSRN 676904.
  • Kendal, G., & Su, Y. (2005). A Particle Swarm Optimization Approach in the Construction of Optimal Risky Portfolios. In IASTED International Multi Conference Artificial Intelligence and Applications Journal,(23), 14-16.
  • Kenneth French İnternet Sitesi. Çevrimiçi Adres : http://mba.tuck.dartmouth.edu/ pages/faculty/ken.french/index.html (erişim tarihi 1 Ekim 2018)
  • Konno, H., & Suzuki, K. I. (1995). A mean-variance-skewness portfolio optimization model. Journal of the Operations Research Society of Japan, 38(2), 173-187.
  • Lai, K. K., Yu, L., & Wang, S. (2006). Mean-variance-skewness-kurtosis-based portfolio optimization. In Computer and Computational Sciences, 2, 292-297. IEEE.
  • Liu, S. Y. W. S., Wang, S. Y., & Qiu, W. (2003). Mean-variance-skewness model for portfolio selection with transaction costs. International Journal of Systems Science, 34(4), 255-262.
  • Maringer, D., & Parpas, P. (2009). Global optimization of higher order moments in portfolio selection. Journal of Global Optimization, 43(2-3), 219-230.
  • Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The journal of finance, 7(1), 77-91.
  • Markowitz, H. M. (1991). Foundations of portfolio theory. The journal of finance, 46(2), 469- 477.
  • Mehlawat, M. K., Kumar, A., Yadav, S., & Chen, W. (2018). Data envelopment analysis based fuzzy multi-objective portfolio selection model involving higher moments. Information Sciences, 460, 128-150.
  • Nguyen, T. T. (2016). Portfolio selection under higher moments using fuzzy multi-objective linear programming. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 30(4), 2139-2156.
  • Pala, O. & Aksaraylı, M. (2017). Bist 30 Endeksinde Entropi Ve Yüksek Momentlerle TOPSIS Ve PROMETHEE Tabanlı Çok Amaçlı Portföy Seçimi Modeli Önerisi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 171-188.
  • Prakash, A. J., Chang, C. H., & Pactwa, T. E. (2003). Selecting a portfolio with skewness: Recent evidence from US, European, and Latin American equity markets. Journal of Banking & Finance, 27(7), 1375-1390.
  • Shi, Y., & Eberhart, R. C. (1999). Empirical study of particle swarm optimization. In Evolutionary Computation, 1999. (3), 1945-1950).
  • 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, 124-140.
  • Zhu, H., Wang, Y., Wang, K., & Chen, Y. (2011). Particle Swarm Optimization (PSO) for the constrained portfolio optimization problem. Expert Systems with Applications, 38(8), 10161- 10169.
APA pala o, Aksaraylı M (2020). Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme. , 171 - 181. 10.18026/cbayarsos.600258
Chicago pala osman,Aksaraylı Mehmet Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme. (2020): 171 - 181. 10.18026/cbayarsos.600258
MLA pala osman,Aksaraylı Mehmet Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme. , 2020, ss.171 - 181. 10.18026/cbayarsos.600258
AMA pala o,Aksaraylı M Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme. . 2020; 171 - 181. 10.18026/cbayarsos.600258
Vancouver pala o,Aksaraylı M Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme. . 2020; 171 - 181. 10.18026/cbayarsos.600258
IEEE pala o,Aksaraylı M "Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme." , ss.171 - 181, 2020. 10.18026/cbayarsos.600258
ISNAD pala, osman - Aksaraylı, Mehmet. "Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme". (2020), 171-181. https://doi.org/10.18026/cbayarsos.600258
APA pala o, Aksaraylı M (2020). Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(2), 171 - 181. 10.18026/cbayarsos.600258
Chicago pala osman,Aksaraylı Mehmet Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 18, no.2 (2020): 171 - 181. 10.18026/cbayarsos.600258
MLA pala osman,Aksaraylı Mehmet Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, vol.18, no.2, 2020, ss.171 - 181. 10.18026/cbayarsos.600258
AMA pala o,Aksaraylı M Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2020; 18(2): 171 - 181. 10.18026/cbayarsos.600258
Vancouver pala o,Aksaraylı M Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2020; 18(2): 171 - 181. 10.18026/cbayarsos.600258
IEEE pala o,Aksaraylı M "Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme." Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18, ss.171 - 181, 2020. 10.18026/cbayarsos.600258
ISNAD pala, osman - Aksaraylı, Mehmet. "Nicelik Kısıtı Altında Optimal Portföy Çeşitlendirme". Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 18/2 (2020), 171-181. https://doi.org/10.18026/cbayarsos.600258