Portföy seçiminde algoritmik yaklaşım: Portföyde uluslararası çeşitlendirmeye yönelik bir çalışma
Algoritmic approach in portfolio selection: A study towards international diversification in portfolio
Yazar: MAHAMMAD CHARKASOV
Danışman: PROF. DR. VEDAT SARIKOVANLIK
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Finans Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics
Dizin: Borsa endeksi = Stock exchange index ; Portföy optimizasyonu = Portfolio optimization ; Uluslararası portföy = International portfolio

Özet:
Bu tez çalışması, uluslararası portföy çeşitlendirmesi bağlamında çok amaçlı optimizasyon algoritmalarının etkinliğini incelemektedir. Çalışmanın temel amacı, risk-getiri dengesini optimize eden uluslararası hisse senedi portföylerinin oluşturulmasında farklı algoritmik yaklaşımların performansını değerlendirmektir. Araştırmada, BIST 100 endeksi ile birlikte 25 ülkenin ana borsa endeksleri analiz kapsamına alınmıştır. İlk aşamada, Johansen-Juselius eşbütünleşme testi ve Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif (ARDL) sınır testi kullanılarak, BIST 100 endeksi ile diğer ülke endeksleri arasındaki uzun dönemli ilişkiler incelenmiştir. Bu analizler sonucunda, BIST 100 endeksi ile eşbütünleşik olmayan endeksler belirlenmiş ve portföy optimizasyonu için kullanılacak veri seti oluşturulmuştur. Portföy optimizasyonu aşamasında, üç farklı çok amaçlı metasezgisel algoritma - Çok Amaçlı Parçacık Sürü Optimizasyonu (MOPSO), Baskın Olmayan Sınıflandırmalı Genetik Algoritma II (NSGA-II) ve Kuvvet Pareto Evrimsel Algoritma 2 (SPEA2) - kullanılmıştır. Bu algoritmalar, beklenen getirinin maksimizasyonu ve Koşullu Riske Maruz Değer'in (CVaR) minimizasyonu olmak üzere iki amaç fonksiyonu üzerinde çalıştırılmıştır.
Elde edilen sonuçlar, kullanılan algoritmaların her birinin farklı avantajlar sunduğunu göstermiştir. SPEA2 algoritması, en yüksek risk-ayarlı getiri performansını (Koşullu Sharpe Oranı: 0.02479) sağlarken, MOPSO algoritması en düşük maksimum düşüş oranı (23.65%) ile en iyi risk yönetimi performansını göstermiştir. Tüm algoritmalarla oluşturulan portföyler, referans portföy olarak kullanılan MSCI ACWI endeksinden daha iyi performans sergilemiştir.
Bu çalışma, uluslararası portföy çeşitlendirmesinde çok amaçlı optimizasyon algoritmalarının etkinliğini ortaya koyarken, farklı algoritmaların kendine özgü avantajlarını da vurgulamaktadır. Elde edilen bulgular, yatırımcıların ve portföy yöneticilerinin, risk-getiri tercihlerine ve hesaplama kaynaklarına bağlı olarak en uygun algoritmayı seçmelerine yardımcı olabilecek niteliktedir.

Abstract:
This thesis examines the effectiveness of multi-objective optimization algorithms in the context of international portfolio diversification. The main objective of the study is to evaluate the performance of different algorithmic approaches in creating international stock portfolios that optimize the risk-return balance. The research incorporates the BIST 100 index along with the main stock market indices of 25 countries. In the initial phase, the Johansen-Juselius cointegration test and the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) bounds test were employed to investigate the long-term relationships between the BIST 100 index and other country indices. As a result of these analyses, indices that were not cointegrated with the BIST 100 index were identified and used to construct the dataset for portfolio optimization. In the portfolio optimization phase, three different multi-objective metaheuristic algorithms were utilized: Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO), Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II), and Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2). These algorithms were applied to two objective functions: maximization of expected return and minimization of Conditional Value at Risk (CVaR).
The results demonstrated that each of the algorithms used offered different advantages. The SPEA2 algorithm provided the highest risk-adjusted return performance (Conditional Sharpe Ratio: 0.02479), while the MOPSO algorithm exhibited the best risk management performance with the lowest maximum drawdown rate (23.65%). All portfolios created by the algorithms outperformed the MSCI ACWI index, which was used as a reference portfolio.
This study highlights the effectiveness of multi-objective optimization algorithms in international portfolio diversification while emphasizing the unique advantages of different algorithms. The findings can assist investors and portfolio managers in selecting the most suitable algorithm based on their risk-return preferences and computational resources.