COVID-19 PANDEMİSİNDE PORTFÖY OPTİMİZASYONU: BİST-30 PAYLARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA
PORTFOLIO OPTIMIZATION IN THE COVID-19 PANDEMIC: AN APPLICATION ON THE BIST-30 INDEX
Yazar: Yöntem, Aycan; Özkan, Nasıf
Dergi: International Review of Economics and Management, Vol. 10 No. 2, 2022
Anahtar kelimeler: Finance ; Finans ; COVID-19,Portfolio Optimization,BIST-30 Index,Markowitz Mean-Variance Model. ; COVID–19,Portföy Optimizasyonu,BIST–30 Endeksi,Markowitz Ortalama-Varyans Modeli.

Bu çalışmanın amacı, COVID–19 pandemisinde modern portföy teorisi optimizasyon seçeneklerinin performansını ve bu seçeneklerde yatırımcıların hangi veri setini kullanmaları gerektiğini incelemektir. Araştırma, yatırımcıların COVID–19 pandemisinin neden olduğu sağlık krizi gibi çeşitli kriz dönemlerinde portföylerini amaçları doğrultusunda yönetmelerine olanak sağlayabilir. Bu kapsamda COVID–19 öncesi BİST–30 Endeksinde yer alan 29 payın 6 aylık, 12 aylık, 24 aylık ve 36 aylık günlük getirileri kullanılmıştır. Bu getirilere portföy optimizasyon seçenekleri (eşit ağırlıklandırma, risk kısıtlı getiri maksimizasyonu, getiri kısıtlı risk minimizasyonu, direkt risk minimizasyonu ve Sharpe oranı maksimizasyonu yöntemleri) uygulanmış ve 20 adet portföy elde edilmiştir. Ardından, COVID–19 sırası bir yıllık yatırım döneminde bu portföylerin getiri, risk ve Sharpe oranları karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgulara göre yatırımcılar, getirilerini ve performanslarını maksimize etmek için Sharpe oranı maksimizasyonu yöntemini kullanmalıdırlar. Ayrıca, riskten kaçınan yatırımcıların direkt risk minimizasyonu yöntemini kullanmalarının daha faydalı olacağı sonucuna ulaşılmıştır. Yatırımcılar, risk kısıtlı getiri maksimizasyonu yöntemini kullanmaları durumunda ise portföy oluşturmak için uzun vadeli bir veri seti seçmelidirler. Getiri kısıtlı risk minimizasyonu ve direkt risk minimizasyonu yöntemleri için yatırımcıların uzun vadeli veri setlerini tercih etmeleri gerekmektedir. Diğer taraftan Sharpe oranı maksimizasyonu yönteminde kullanılan veri setleriyle risk, getiri ve Sharpe oranı değerleri arasında ilişki kurulamamıştır.

This study examines the performance of modern portfolio theory optimization options and the dataset where optimization options best achieve investors' goals. The research can enable investors to manage their portfolios during various crises, such as the health crisis caused by the COVID-19 pandemic. In this context, we used 6-month, 12-month, 24-month, and 36-month daily returns of 29 stocks in the pre-COVID-19 BIST-30 Index. We applied portfolio optimization options to these returns (equal weighting, risk-constrained return maximization, return-constrained risk minimization, direct risk minimization, and Sharpe ratio maximization methods) and obtained 20 portfolios. Then, we compared these portfolios' return, risk, and Sharpe ratios over the one-year investment period of the COVID-19 pandemic. According to the findings, investors should use the Sharpe ratio maximization method to maximize their return and performance. In addition, we concluded that it would be more beneficial for risk-averse investors to use the direct risk minimization method. Investors using the risk-constrained return maximization method should choose a long-term data set to create a portfolio. We recommended that investors prefer long-term data sets for return constrained risk minimization and direct risk minimization methods. On the other hand, we could not establish a relationship between the data sets used in the Sharpe ratio maximization method and the risk, return, and Sharpe ratio values.