Varlık fiyatlama modelleri FF6F Modelinin BİST Sanayi Endeksi uygulaması
Asset pricing models an application of FF6F model in BIST XUSIN index
Yazar: ABDÜLKADİR GÜLŞEN
Danışman: PROF. DR. CANTÜRK KAYAHAN
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Bu araştırmanın amacı, FF6F modelinin BİST-XUSIN endeksinde yer alan hisselerin fazla getirilerini (excess returns) ne ölçüde açıklayabildiğini test etmektir. Bu amaç doğrultusunda, ilgili portöyler ve Fama-French risk faktörlerinin inşası için ihtiyaç duyulan veri seti toplanıp rafine edilmiş ve uygulamaya hazır hale getirilmiştir. 2x3 gruplama yöntemine göre 456 adet portföy oluşturulmuştur. Aylık data kullanılmış olup, Temmuz 2005-Aralık 2023 dönemi baz alınmıştır. Doğru metodolojinin kullanılması için durağanlık, normallik ve çoklu bağlantı gibi ön testler yapılmış ve E.K.K. yönteminin isabetli bir yöntem olacağına karar verilmiştir. Son testlerin değerleri de E.K.K. yönteminin doğru bir metodoloji olduğunu teyit etmiştir. Modelin bir bütün olarak performansının test edilebilmesi için Gibbon, Ross ve Shanken (1989) testi yapılmıştır. Bulgular, GRS-F testi olasılık değerleri baz alındığında 0.05 önem seviyesinde hem FF6F hem de FF5F modelinin fazla getirileri açıklamada başarılı olduğunu göstermiştir. Modeller performans açısından sıralandığında, GRS-F testi olasılık sonuçlarına göre FF5F modeli birinci sırada yer almaktadır. GRS-F testinin diğer aile üyeleri olan Sharpe oranı ve düzeltilmiş R-kare değerlerine göre de FF6F ve FF5F modelleri performans açısından önceki matruşka modellerden daha başarılıdır. Son olarak, faktör gerekliliği testlerine göre HML faktörü hem FF6F hem de FF5F modelinde gereksiz çıkmıştır.

Abstract:
The purpose of this research is to test FF6F model's capability to capture excess returns in BIST-XUSIN index. To that end, data set has been collected, refined and cultivated to construct portfolios and Fama-French risk factors. Based on 2x3 sorting method, 456 portfolios have been constructed. By using monthly data set, July 2005-December 2023 period has been taken into consideration. In order to employ the right methodology, pre-tests such as stationarity, normality and multi-collinearity tests have been conducted. Ordinary least squares (OLS) methodology has been employed after pretest results. Post-tests results also suggest that OLS is the right methodology. To evaluate the models as a whole, Gibbons, Ross and Shanken (1989) GRS-F test has been employed. The findings suggest that FF5F and FF6F models have performed well in terms of GRS-F test probability results at 0.05 significant level. When the models have been ranked in terms of performance, FF5F model has leaded the line based on GRS-F test probability results. Furthermore, when other GRS-F test family members such as Sharpe ratio and adjusted R-squared have been taken into account, FF5F and FF6F models are still working well and they are better than the previous nested models at 0.05 significant level. Finally, HML factor has been tested in terms of redundancy both for FF6F and for FF5F models. Factor spannning test results suggest that HML factor is redundant for the both models.