Veri zarflama analizi tabanlı parçacık sürü algoritması ile portföy optimizasyonu: BIST100 endeksinde bir uygulama
Portfolio optimization with data envelopment analysis based particle swarm algorithm: An aplication in Istanbul Stock Exchange Index (bist100)
Yazar: TUĞCAN ÖZSOY
Danışman: DOÇ. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
İnsanoğlunun hayatını yönlendirme konusundaki aktif rolü geçmişten günümüze gittikçe artmaktadır. Alternatif seçeneklerin eğitim, yatırım, barınma, beslenme ve alışveriş gibi hayatın her alanında var olması ve bu seçeneklerin sayısında günden güne yaşanan artışın doğal bir sonucu olarak karar verme konusunda uzmanlaşma kaçınılmaz hale gelmiştir. Hızla gelişen teknoloji, bilginin hızlı yayılması, mesafelerin artık eskisi kadar uzak olmaması sebebiyle bu duruma uyum sağlaması gereken insan için alınacak kararların doğruluğu kadar artık hızı da önemlidir. En doğru olan kararın alınabilmesi noktasında uzun yıllardır matematiksel modellerden istifade edilmekte olup, çok sayıda matematiksel karar alma modelleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada iki model incelenmiş olup bunlardan birisi benzer birimler arasında kıyaslama mantığıyla etkinlik değerlendirmesi yapan Veri Zarflama Analizi (VZA), diğeri ise en iyi olanı seçmeyi amaçlayan popülasyon tabanlı Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) modelidir. Bu çalışmada Borsa İstanbul 100 Endeksi (BIST100) verileri dikkate alınarak VZA tabanlı PSO ile en iyi yatırım portföyü seçilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla borsa verilerinin incelendiği firmalara ait voltalite göstergeleri ve getirileri VZA model ile değerlendirilip, yalnızca etkin olan, istikrarlı ve güvenilir olarak bulunan şirketlere ait hisse senetleri PSO modele dahil edilerek farklı parçacık sayıları kullanılarak optimum portföy oluşturulmaya çalışılmıştır. VZA tabanlı PSO ile elde edilen pörtföyün getirisi, yalnızca VZA modeli kullanılarak elde edilen hisse senetlerinin ortalama getirisi ve herhangi bir model kullanmaksızın elde edilen ortalama getiri ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler en yüksek getiriyi, yükseltilen parçacık sayısına bağlı olarak VZA tabanlı PSO modelin verdiğini göstermiştir. Sonuç olarak, ileride yapılacak benzer çalışmalarda iki aşamada yapılan bu uygulamanın tek bir algoritmada birleştirilerek kullanılmasının ve VZA Tabanlı PSO hibrit modeli üzerine çalışılmasının faydalı olacağı düşünülmektedir.

Abstract:
The active role of directing the life of mankind is increasing day by day. Specialization has become inevitable when alternative options exist in all areas of life, such as education, investment, housing, nutrition and shopping, and the number of these options is a natural consequence of the day-to-day increase. Due to rapidly advancing technology, rapid spread of knowledge and distance is no longer as old as it is now, speed is important as well as the correctness of the decisions to be made for the person who needs to adapt to this situation. At the point where the most accurate decision can be taken, many mathematical decision models have been developed and used for many years. Two models have been studied in this study, one is Data Envelopment Analysis (DEA) which decides the best by comparing between similar units and the other is the Particle Swarm Optimization (PSO) Model which aims to choose the best one. In this study, it was tried to select the best investment portfolio with DEA based PSO considering Istanbul Stock Exchange 100 Index data. For this purpose, the volatility indicators and returns of the firms have been examined by DEA Model and only the stocks of the firms which were found active, stable and reliable according to evaluations have been included to PSO Model for creating optimum portfolio by using different particle numbers. The return of the portfolio obtained with the DEA based PSO was compared with the average return of stocks obtained using the DEA Model and also with the average return obtained without using any model. According to analyses, the highest yield obtained from the DEA based PSO model by depending on the number of particles raised. It is thought to be useful combining the mentioned two steps application in a single algorithm and studying on a hybrid model of DEA based PSO.