BIST 30 ENDEKSİNDE PORTFÖY SEÇİMİ İÇİN YENİ BİR KISMİ HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI

Abstract

Finansal portföy seçim problemi her zaman yatırımcılar ve finansal kurumlar için çözülmesi zor ve önemli bir konudur. Portföy seçimi sorununun özü, belirli kriterler çerçevesinde optimum portföy bileşimi elde etmektir. Kriterler ve kriterlere ait önem dereceleri yatırımcıların bakış açısına göre değişebilmekteyken, portföyün temel değerlendirme unsuru, getiri ve risk unsurlarından oluşmaktadır. Modern portföy teorisine göre sırasıyla portföy ortalama ve varyansı bu faktörleri karşılamaktadır. Markowitz, portföy seçiminde, hisse senedi getiri serilerinin normal olarak dağıldığı ve karar vericilerin fayda fonksiyonlarının karesel olduğu varsayımına dayanan bir ortalama varyans modeli önermiştir. İlgili varsayımların geçerli olmadığı ve hisse senetlerinin çarpıklık ve basıklık değerlerinin anlamlı olduğu pazarlarda yapılan araştırmalar literatürde yaygın olarak görülmektedir. Ortalama varyans modeline yüksek momentler ve entropi fonksiyonlarının eklenmesi ile portföy seçim sürecine daha fazla dağılım bilgisi ve çeşitlilik katılabilmektedir. BIST-30 Endeksi portföy seçim probleminde, Polinomsal Hedef Programlama modeli ve önerilen Kısmi Hedef Programlama yaklaşımı, ortalama varyans çarpıklık basıklık entropi fonksiyonlarını barındıran portföy seçim sürecinde test edilmiştir. Önerilen modelin gerçek performansı ölçülmüş ve etkin portföy oluşturma açısından iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Financial portfolio selection problem is always a difficult and important issue for investors and financial institutions to solve. The essence of the portfolio selection problem is to obtain optimum portfolio composition within the framework of certain criteria. While the importance ratios of criteria and criteria itself can be changed from the view of investors, portfolio consists of basic evaluation element, return and risk elements. According to modern portfolio theory portfolio mean and variance respectively fulfill these factors. Markowitz proposed a mean variance model in portfolio selection, based on the assumption that the stock return series is normally distributed and the utility functions of the decision makers are quadratic. Surveys conducted in markets where relevant assumptions are not valid and where the skewness and kurtosis values of stocks are meaningful are widely seen in the literature. By adding high moments and entropy functions to the mean variance model, more distribution information and diversity can be incorporated into the portfolio selection process. In the BIST-30 Index portfolio selection problem, the Polynomial Goal Programming model and the proposed Piecewise Goal Programming approach have been tested in the portfolio selection process with mean variance skewness kurtosis entropy functions. The actual performance of the propos