Portföy optimizasyonu problemi için bulanık çıkarsama sistemine dayalı uyarlanabilir ağ yaklaşımı
Adaptive neuro fuzzy inference system based on portfolio optimization problem
Yazar: ILGIM YAMAN
Danışman: PROF. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Bulanık çıkarsama = Fuzzy inference ; Doğrusal olmayan optimizasyon = Non-linear optimization ; Portföy optimizasyonu = Portfolio optimization

Özet:
Yatırımcıların beklentilerini en iyi biçimde karşılayacak menkul kıymet bileşenleri, hisse senetleri, yatırım fonları vb. belirlenmesi olarak tanımlanan portföy optimizasyonunda temel amaç riski azaltırken, getiriyi arttırmaktır. Standart portföy optimizasyonu problemi amaç fonksiyonu karesel yapıda olduğundan, karesel optimizasyon teknikleri ile çözüme ulaşılabilmektedir. Nicelik kısıtının dahil edilmesi problemi karma tam sayılı optimizasyon problemi biçimine dönüştürür. Bu yapıdaki optimizasyon problemlerinin çözümünde hibrit yöntemler tercih edilmektedir. Bu çalışmada amaç nicelik kısıtlı portföy optimizasyonu problemini, bulanık çıkarsama sistemine dayalı bir ağ ile çözmektir. Bunun için öncelikle sinir ağları kullanılarak standart portföy optimizasyonu için önerilen doğrusal olmayan sinir ağına dayalı portföy optimizasyonu algoritması, daha sonra nicelik kısıtlı portföy seçimi yöntemi için hibrit bir yöntem olan bulanık çıkarım sistemine dayalı portföy optimizasyonu yaklaşımı, genetik algoritma ve doğrusal olmayan sinir ağının birlikte kullanıldığı ve değişim katsayısının tersi ile nicelik kısıtlı portföy optimizasyonu için algoritmalar önerilmiştir. Geliştirilen bu yöntemlerin BIST-30 veri seti için etkinliği değerlendirilmiştir. BIST-Ulusal tüm borsa verileri kullanarak sektörlere göre incelemeler yapılmıştır. Sonuçlar karşılaştırıldığında, hibrit yöntemlere dayalı önerilen algoritmaların portföy optimizasyonu için tercih edilebilir oldukları izlenmiştir.

Abstract:
The main purpose of portfolio optimization determining the securities components, stocks, mutual funds, etc. that will best meet the expectations of investors, is to increase return while reducing risk. Since the objective function of the standard portfolio optimization problem has a quadratic form, the solution can be reached with quadratic optimization techniques. The problem turns into a mixed integer optimization problem with the inclusion of the cardinality constraint. To solve this type of problems, hybridized methods can be preferred. The aim of this study is to solve the cardinality constrained portfolio optimization problem with a network based on fuzzy inference system. Firstly, portfolio optimization algorithm based on nonlinear neural network proposed for standard portfolio optimization using neural networks. Secondly, portfolio optimization based on fuzzy inference system, which is a hybrid method for cardinality constrained portfolio selection method, where genetic algorithm and nonlinear neural networks are used together and the coefficient of variation is inverse proposed algorithms for cardinality constrained portfolio optimization. Methods based on this data developed were evaluated for BIST-30 data set. BIST-National all stock market data, analyses were made according to sectors. When the results are compared, it was observed that the algorithms proposed based on hybrid methods are preferable for portfolio optimization.