BİST Yıldız pazar kümeleme analizi ve WASPAS yöntemleriyle hisse senedi portföyü oluşturma
Stock portfolio construction with BIST Star market cluster analysis and WASPAS methods
Yazar: YILMAZ ER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT TOLGA GÜMÜŞ
Aydın Adnan Menderes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Muhasebe Finans Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Hiyerarşik kümeleme = Hierarchical clustering ; Ward kümeleme yöntemi = Ward cluster method ; Çok değişkenli istatistik = Multivariate statistic ; Çok kriterli karar verme = Multi criteria decision making

Özet:
Yatırım yapma geleceğin getirdiği olumsuz durumlara karşı hazırlanma 
çabalarından biridir. İnsanlar tasarruflarını değerlendirmek, büyütmek amacıyla çeşitli 
araçlara yönlendirir. Bunlardan biri de hisse senedi piyasasıdır. Hisse senedi piyasası riskli 
bir piyasadır. Yatırım kararı almadan önce şirketleri tanımak önemli bir husustur. 
Şirketlerin finansal tabloları ve piyasa çarpanları yatırım yapacak kişi ve kurumlara önemli 
bilgiler sunmaktadır. Borsada işlem gören şirket sayısının fazlalığı, hesaplanan finansal 
oranların çokluğu, fiyat hareketleri gibi verilerin anlamlandırılması farklı yaklaşımların 
geliştirilmesini zorunlu kılmıştır. 
Bu çalışmanın amacı hisse senetlerine ait oranları ve çarpanları kullanarak benzer 
yapıdaki hisse senetlerini tespit etmek, sektörel dağılımlarını incelemek ve benzer hisse 
senetlerini de kendi içinde sıralamaktadır. Bu gaye ile Yıldız pazarda bulunan 149 şirketin 
2019-2022 yıllarını kapsayan verileri üzerinden 14 farklı finansal oran ve piyasa çarpanı 
hesaplanmıştır. Bu veriler üzerinden yola çıkarak birbirine benzeyen hisse senetlerini tespit 
etmek amacıyla hiyerarşik kümeleme analizi yöntemi kullanılmıştır. Ortaya çıkan kümeler 
ile KAP sektör dağılımları karşılaştırılması yapılmıştır. Karşılaştırmalar sonucunda 
kümelerde toplanan hisse senetlerin genellikle farklı sektörden geldiği, 2019-2020 
pandemi öncesi, 2021-2022 pandemi süreci ve sonrasında bankacılık sektörü hariç bu 
durumun değişmediği görülmüştür.  
Kümelerin benzer hisse senetlerinden oluştuğu fakat bu kümelerden portföy 
oluşturulmak istensen bu hisse senetlerinin hangileri olacağına karar vermek amacıyla 
ÇKKV yöntemlerinden WASPAS yöntemi uygulanmıştır. Sıralama sonucunda çıkan hisse 
senetlerinin sonraki dönem getirileri karşılaştırılmıştır. Elde edilen verilere göre ilk 
sıralarda çıkan hisse senetlerinin izleyen dönemde endeks üstü getiri sağladıkları sonucuna 
ulaşılmıştır.

Abstract:
Investing is one of the efforts to prepare for the negative situations brought out by 
the future. People direct their savings to various instruments in order to evaluate and grow 
them. One of these is the stock market. The stock market is a risky market. It is important 
to know the companies before making an investment decision. The financial statements 
and market multipliers of companies provide important information to investors. The large 
number of companies traded on the stock exchange, the large number of financial ratios 
calculated, and the interpretation of data such as price movements have necessitated the 
development of different approaches. 
The aim of this study is to identify stocks with similar structures by using ratios and 
multipliers of stocks, examine their sectoral distribution and rank similar stocks within 
themselves. For this purpose, 14 different financial ratios and market multiples were 
calculated based on the data of 149 companies in the Stars market covering the years 2019-
2022. Based on this data, hierarchical cluster analysis method was used to identify similar 
stocks. The resulting clusters were compared with the KAP sector distributions. As a result 
of the comparisons, it was observed that the stocks gathered in clusters generally came 
from different sectors, and this situation did not change except for the banking sector before 
the 2019-2020 pandemic, during and after the 2021-2022 pandemic. 
WASPAS method, one of the CRM methods, was applied in order to decide which 
stocks would be selected if the clusters consisted of similar stocks but a portfolio was to be 
formed from these clusters. The subsequent period returns of the stocks ranked as a result 
of the ranking were compared. According to the data obtained, it was concluded that the 
stocks ranked in the first place provided above-index returns in the following period.