İmkb-30 endeksinde yer alan menkul kıymetlerden ortalama-varyans modeline göre optimal portföy oluşturulması ve riske maruz değer yaklaşımıyla portföy riskinin hesaplanması
Determination of optimal portfolio in ise-30 by using mean-variance model and calculation of portfolio's risk with value at risk approach
Yazar: ERKAN SEVİNÇ
Danışman: PROF.DR. İHSAN ERSAN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Finansman Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Birim kök = Unit root ; Riske maruz değer = Value at risk ; İMKB = İstanbul Stock Exchange

Özet:
Riske Maruz Deger (RMD); belirli bir zaman ufkunda, verilen güvendüzeyinde beklenen maksimum kayıp olarak tanımlanabilir. Riske Maruz Deger,menkul kıymetlerin olusturdugu portföydeki toplam riski sadece bir degerleözetleyerek sunmaya çalısmaktadır. Son yıllarda gelisen finansal sistemle birlikteRiske Maruz Deger en önemli risk yönetim ve risk ölçüm araçlarından biri halinegelmistir.Bu çalısmada amaçlanan; optimal portföy bilesiminin belirlenmesi, optimalportföyün bugün için Riske Maruz Degerinin hesaplanması ve gelecekteki bir güniçin Riske Maruz Degerinin tahmin edilmesine iliskin bir çalısma yapmaktır. Buamaç dogrultusunda MKB Ulusal-30 (MKB-30) Endeksinde Ortalama-VaryansModeline göre en az MKB Ulusal-30 (MKB-30) Endeksi kadar getiri saglayacakolan optimal portföy belirlenecek ve optimal portföyün bugün ve gelecekteki biranda RMD'si, Varyans-Kovaryans Yöntemi kullanılarak hesaplanacaktır. Tahminmodeli olarak ARIMA (Otoregressif Bütünlesik Hareketli Ortalama) ve GARCH(Genellestirilmis Otoregressif Kosullu Degisen Varyans) modelinin kullanılmasıtercih edilmistir. Bulunan sonuçlar gerçeklesen degerlerle karsılastırılacaktır.Sonuç olarak, GARCH modellerinden elde edilen sonuçlar ve ARIMAmodellerinden elde edilen sonuçlar gerçeklesen degerlere yakın sonuçlar vermistir.GARCH modeli ile elde edilen RMD sonuçları, gerçeklesen RMD sonuçları ile aynıyönde sonuçlar vermistir. Fakat, ARIMA modelinden elde edilen sonuçlargerçeklesen RMD sonuçları ile aynı yönde sonuçlar vermemistir. GARCH(1,1)modeli en güçlü GARCH(p,q) modeli olarak sıklıkla kullanılmısken, ARIMA(p,d,q)modelleri için belli bir modelin oldugu söylenememistir.

Abstract:
Value at Risk (VaR), can be defined as the maximum expected loss from aninvestment at a specific confidence level over a certain period of time. It is anattempt to summarize total risk in a portfolio of securities with a single number.Recently, Value at Risk has been one of the most popular risk managementmeasurement tools with the improvement in financial system.The aim of this study is to determine optimal portfolio composition andcalculate optimal portfolio?s Value at Risk for today and estimate optimal portfolio?sValue at Risk for any day in the future. According to this aim optimal portfolio,return of which is at least equall to ISE National-30 (ISE-30)?s return, will bedetermined in ISE National-30 (ISE-30) by using Mean-Variance Model and optimalportfolio?s VaR will be calculated for today and for any day in the future by usingVariance-Covariance Method. It is prefered to use ARIMA (AutoregressiveIntegrated Moving Average) model and GARCH (Generalized AutoregressiveConditional Heteroscedasticity) model as the forcasting model. Results obtainedfrom these models will be compared with realized results.As a conclusion, VaR?s results obtained from both GARCH models andARIMA models have been close to real VaR?s results. Results found from GARCHmodels have been in the same direction with real VaR results. But results found fromARIMA models have not been in the same direction with real VaR results. Also, theGARCH(1,1) model has been frequently used as the most robust GARCH(p,q)model, but it has not been told any specific model for ARIMA(p,d,q) models.