Olasılık dağılımları ve kolektif risk modellemesi çerçevesinde portföy getiri tahmini: BIST 30 uygulaması
Portfolio return estimation within the scope of probability distributions and collective risk modeling: An application on the BIST
Yazar: EBUZER ARSLAN
Danışman: PROF. DR. MAHMUT KARTAL
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Aktüerya Bilimleri = Actuarial Sciences ; İstatistik = Statistics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Hisse senedi getirileri = Stock returns ; Hisse senetleri = Stocks ; Koleksiyon değerlendirme = Collection evaluation ; Monte Carlo benzetimi = Monte Carlo simulation ; Portföy = Portfolio ; Portföy değerlendirme = Portfolio evaluation ; Portföy riski = Portfolio risk ; Tahmin = Estimation ; Tahmin teknikleri = Estimation techniques

Özet:
Yatırımcılar daima yüksek getiri elde etmeyi amaçlarken, riskin de düşük olmasını istemektedirler. Fakat bu iki durum her zaman birbiriyle örtüşmeyebilir. Çünkü riskle getiri, doğru orantılıdır. Dolayısıyla tasarrufları ile finansal varlıklara yatırım yapmak isteyen bir yatırımcı, yaptığı yatırımdan ne kadar kazanç sağlayacağını ve bu kazancı elde etmek için hangi risk düzeyine katlanması gerektiğini tahmin etmek isteyecektir. 
Araştırmanın amacı tasarruflarını portföy oluşturarak borsada değerlendirmeyi düşünen yatırımcılar için portföyde yer alan hisse senetlerinin dağılımlarını ve dağılım parametrelerini belirleyerek kollektif risk modellemesi çerçevesinde portföylerin getiri ve risk düzeyleri istatistiksel yöntemlerle tahminlenmiştir. Bu amaca ulaşabilmek için BİST-30 endeksinde 2018-2021 yıllarında aktif olarak işlem gören hisse senetlerinin günlük kapanış fiyatları alınmış ve söz konusu verilerin uygunluk gösterdiği istatistiksel dağılımlar ve dağılım parametreleri hesaplanmıştır. SWARA ve MOORA yöntemleriyle düşük, orta ve yüksek riskli olmak üzere üç farklı kategoride portföy oluşturulmuş bu portföyler için Monte Carlo simülasyon yöntemi uygulanarak beklenen ortalama getiri, getiri olasılığı ve risk seviyesi tahminlenmiştir. 
Araştırmanın sonucunda farklı (düşük, orta ve yüksek) risk düzeylerinde altı dönemde toplam on sekiz portföy oluşturularak yapılan analizlerde portföylerin risk düzeylerinin tüm portföyler için yaklaşık %1 ve %2 oranında olduğu tespit edilmiştir. Portföylerin ortalama getirileri incelendiğinde en yüksek günlük ortalama getirinin ‰2,8 oranında olacağı ve bunun %61 olasılıkla gerçekleşeceği tahminlenmiştir. Böylece yatırımcılar Monte Carlo simülasyon yöntemini kullanarak portföyler oluşturabilir ve oluşturulan portföylere ilişkin ortalama getirileri tahmin edebilirler. Bu yöntemin, bireysel yatırımcılar için olduğu kadar portföy yöneticileri için de karar destek sistemi olarak kullanılabileceği düşünülmektedir.

Abstract:
Goalsing to achieve high returns, investors also desire to take low levels of risk. However, both scenarios might not always coincide because risk and return are directly proportional to each other. Hence, an investor, who likes to invest his/her resources in financial assets, would want to estimate how much he/she would earn from the investment and to which level of risk he/she might need to take in order to achieve that return. 
Examining the distributions and distribution parameters of the shares included in the portfolio for investors, who goals to invest their savings in exchange market by creating a portfolio, the present study goals to statistically estimate the return and risk levels of the portfolios within the scope of collective risk modeling. For this purpose, the daily opening and closing prices of shares, which have been actively traded in the BİST-30 index during the period 2018-2021, were obtained and the distribution parameters and statistical distributions that the data fit were calculated. Using the SWARA and MOORA methods, portfolios were created at three risk levels as low, moderate, and high. Implementing the Monte Carlo simulation method for these portfolios, the average expected return, return probability, and risk levels were estimated. 
As a result of the research, during the analyses conducted creating a total of 18 portfolios at different (low, moderate, and high) risk levels for six periods, it was determined that the risk level of portfolios was approx. 1% and 2% for all the portfolios. Examining the average return s of the portfolios, it was estimated that the highest daily return would be 2.8‰ and its probability would be 61%. Hence, investors could create portfolios by using the Monte Carlo simulation method and estimate the average returns of those portfolios. This method is thought to be used as a decision support system by portfolio managers.