Portföy seçiminde yüksek ortalama-faydalı öğe kümesi madenciliğine dayalı bir yaklaşım
An approach based on high average-utility itemset mining in portfolio selection
Yazar: EMRAH KORHAN
Danışman: DOÇ. DR. SELDA KAPAN ULUSOY ; DOÇ. DR. METE ÇELİK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Optimum portföy = Optimal portfolio ; Portföy seçimi = Portfolio selection ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Hisse senedi piyasasını etkileyen çok sayıda faktör bulunmaktadır. Şirketlerin finansal durumları, sektörel gelişmeler, ülkelerin ekonomik ve politik durumları bu faktörlerin başında gelmektedir. Bu faktörlerin karmaşık ilişkisi nedeniyle borsada yatırımcıların risk anlayışlarına göre getiri beklentilerini karşılayacak portföy seçimi yapmaları, zor bir finansal problemdir. Portföy seçimi probleminin çözümü için farklı finansal teorilere dayalı çeşitli yöntemler önerilmiştir. Veri depolama ve işleme teknolojilerinin gelişmesi, bu problemin çözümü için veri madenciliği yöntemlerinin kullanılması fikrini doğurmuştur. Bu çalışmada, portföy seçimi probleminin çözümü için yüksek ortalama-faydalı öğe kümesi madenciliğine dayalı yeni bir metodoloji önerilmiştir. Önerilen metodoloji ile farklı sektörlerdeki hisse senetleri ile çeşitlendirilmiş, orta ve uzun vadede yüksek getiri sağlayabilecek portföyler elde edilmiştir. Bu portföyler al ve tut yatırım stratejisi kapsamında orta ve uzun vadeli borsa endeksi ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Önerilen metodoloji, Borsa İstanbul 50 (BİST 50) Endeksi'nde işlem gören hisse senetlerine uygulanmıştır. BİST 50 verileri ile farklı piyasa koşulları dikkate alınarak performans getiri testleri yapılmıştır. Testlerde, yüksek ortalama-faydalı öğe kümesi madenciliği ile üretilen portföyler ile BİST 50 Endeksi arasında 300 işlem günü süresince performans getiri karşılaştırmaları yapılmıştır. Çalışmada yapılan getiri performans testlerinde, yüksek ortalama faydalı öğe kümesi madenciliğine dayalı olarak üretilen portföylerin, gelecek dönemler için BİST 50 Endeksi'nin üzerinde getiri performansına sahip olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Yüksek Ortalama-Faydalı Öğe Kümesi Madenciliği, Portföy Seçimi, Veri Madenciliği

Abstract:
There are many factors that affect the stock market. Financial status of companies, sectoral developments, economic and political conditions of countries are among these factors. Due to the complex relationship of these factors, it is a difficult financial problem for investors in the stock market to choose a portfolio that will meet their return expectations according to their risk understanding. Various methods based on different financial theories have been proposed to solve the portfolio selection problem. The development of data storage and processing technologies has given rise to the idea of using data mining methods to solve this problem. In this study, a new methodology based on high average-utility itemset mining has been proposed to solve the portfolio selection problem. By the proposed methodology, portfolios that are diversified with stocks in different sectors and that can provide high returns in the medium and long term have been obtained. These portfolios have been evaluated by comparing them with the medium and long-term stock market index within the scope of the buy and hold investment strategy. The proposed methodology has been applied to the stocks traded in the Borsa Istanbul 50 (BIST 50) Index. The performance return tests have been conducted by taking into account the different market conditions with the BIST 50 data. In the tests, performance return comparisons have been carried out between the portfolios produced by mining high average-utility itemset mining and the BIST 50 Index over 300 trading days. In the return performance tests conducted in the study, it has been seen that the portfolios produced based on high average utility itemset mining have a higher return performance than the BIST 50 Index for the future periods.

Keywords: High Average-Utility Itemset Mining, Portfolio Selection, Data Mining