Yapay sinir ağları ile çok kriterli yatırım fonu performansı derecelendirme
Multicriteria mutual fund performance ranking with artificial neural networks
Yazar: ARİF TANIŞ
Danışman: PROF. DR. YAMAN ÖMER ERZURUMLU
Bahçeşehir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Zootekni Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Finansal yatırım = Financial investment

Özet:
Yatırım fonu performansını derecelendirmede günümüze kadar tek veya çok kriterin kullanıldığı çok sayıda yöntem geliştirilmiş olup çok kriterli metotların hemen hemen hepsi Çok Kriterli Karar Verme Analizi (MCDA) temellerine dayanmaktadır. Performans derecelendirme için kullanılan her bir indikatör farklı bir bakış açısı ile yatırım fonunun farklı niteliklerini ölçümlemede başarılıdır. Bu nedenle bir fonun performansını derecelendirirken kullanılmayan her bir indikatör niteliği ölçülmeyen farklı bir bakış açısına ait yorumu ihmal etmekte ve eksik derecelendirme yapılmasına neden olmaktadır. Literatürde yer alan MCDA temelli yaklaşımların hemen hemen hepsinde ise ağırlıklandırma yapılmasından dolayı yapılan ağırlıklandırmanın nesnelliği tartışmalıdır. Bu çalışmanın amacı yapay sinir ağları ve 8 farklı grupta toplanan çok sayıda yatırım fonu performans ölçüm kriterini kullanan hibrit bir yatırım fonu performans derecelendirme yöntemi kurgulamak ve performansı bütünsel olarak derecelendirmektir. MCDA temelli bu yaklaşımda ağırlıklandırma nesnel olarak yapay sinir ağları tarafından piyasa şartlarına göre dinamik olarak hesaplanmaktadır. Bu çalışmada 8 farklı performans derecelendirme grubunun birbirine herhangi bir üstünlüğü olup olmadığı ve performans derecelendirme gruplarından biri çıkarıldığında modelin performans derecelendirme kabiliyetinin anlamlı olarak değişip değişmediği sınanmıştır.

Abstract:
Many methods have been developed using single or multi criteria ranking for mutual fund performance. Besides almost every multi-criteria method is based on MCDA fundamentals to date. Every single indicator used for performance ranking is good for measuring some characteristics and bad for others; they also review the mutual fund from a different perspective. For this reason, each indicator not used in ranking neglects the interpretation of a different point of view which is not measured and leads to incomplete ratings. Furthermore, the objectivity of weighting in MCDA-based approaches in the literature is controversial due to their weighting approaches. This study aims to emphasize the necessity of holistic performance ranking approaches by proposing a holistic mutual fund performance ranking method. This method uses artificial neural networks and multiple mutual fund performance measurement criteria gathered in 8 different groups and evaluates the performance as a whole. In this study, weighting is calculated objectively by artificial neural networks which is dynamically adjusted to market conditions and it is tested whether 8 different groups have any superiority to each other. Finally, when one of the performance rating groups was omitted, it was tested whether the performance rating capability of the model changed significantly.