Varlık fiyatlama modelleri aracılığıyla dinamik portföy yönetimi

Bu çalışmada portföy yönetim sürecinin en önemli aşaması olarak değerlendirilebilecek fon tahsisi ve menkul kıymet seçiminde Sermaye Varlıklarını Fiyatlama Modeli ve Arbitraj Fiyatlama Teorisinin dinamik olarak kullanımı ele alınmaktadır. Öncelikle, portföy yönetim süreci, risk-getiri değişimi ve çeşitlendirme gibi genel portföy yönetimi konuları açıklanmakta ve söz konusu modeller tanıtılmaktadır. Daha sonra ise modellerin dinamik versiyonları türetilerek bunların Türk hisse senedi piyasasına ilişkin veriler kullanılarak tahmini yapılmakta ve elde edilen sonuçlara göre bu modellerin portföy yönetiminde nasıl kullanılabileceği konusunda öneriler geliştirilmektedir. Dinamik SVFM'nin tahmininde getirilerin varyans-kovaryans yapısının zaman içindeki değişiminin Genelleştirilmiş Otoregressiv Şartlı Heteroskedastisiti süreci içinde gerçekleştiği varsayılmış ve tahmin yöntemi olarak En Çok Olabilirlik kullanılmıştır. Genel sanayi, tüketim malları, hizmetler, kamu hizmetleri ve üretimi ile fmansal kuruluşlar şirketlerini içeren 5 sektör indeksinin getirileri üzerinden yapılan hesaplamalar, her ne kadar getirilerin varyans-kovaryans yapısının zaman içinde önemli dalgalanmalara maruz kaldığını ve bu dalgalanmaların GORŞH süreci tarafından oldukça başarılı bir şekilde açıklanabildiğim gösterse de, getirilerdeki değişimin sadece genel sanayi sektörü için varyans ve kovaryans tarafından açıklanabildiğim ortaya koymuştur. Dinamik AFT ise sanayi üretimi, tüketici fiyatları, Hazine bonosu faizleri, para arzı, bütçe dengesi, döviz kurları ve cari işlemler dengesi olmak üzere 7 makroekonomik risk faktörü ve 54 hisse senedi getirişi kullanılarak tahmin edilmiştir. İlk aşamada risk faktörlerindeki değişmeler zaman serisi regresyon denklemleri aracılığıyla beklenen ve beklenmeyen kısımlara ayrılmış, ikinci aşamada bu beklenen ve beklenmeyen değişmeler yine zaman serisi regresyon denklemlerinde hisse senetlerinde gerçekleşen getirileri açıklamada kullanılarak her bir hisse senedi için duyarlılık katsayıları hesaplanmış, üçüncü aşamada ise hesaplanan duyarlılık katsayıları kesit regresyonu denklemlerinde beklenen getirileri açıklamada kullanılarak risk primleri tahmin edilmiştir. Duyarlılık ve risk primi katsayılarında zaman içindeki değişim ise bir alt örnek döneminin zaman içinde kaydırılması ile oluşturulan 35 alt örnek döneminin her birinde tahminlerin tekrarlanması yoluyla ortaya konulmuştur. İlk ve üçüncü aşama tahminlerde Normal En Küçük Kareler, ikinci aşama tahminlerde ise Görünüşte İlişkisiz Regresyon Denklemleri Yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar duyarlılık ve risk primi katsayılarının hem istatistiki anlamlılık düzeylerinde hem de büyüklüklerinde zaman içinde önemli boyutlarda dalgalanmalar olduğunu göstermektedir. Bunun yam sıra duyarlılık ve risk primi katsayılarının tahmin edildiği denklemlerin açıklama güçlerinde alt örnek dönemlerinin ortalarında hissedilir bir artış gözlenmekte ve bu artış dönemlerinde söz konusu denklemlerin açıklama güçleri (R2) %50'lere kadar ulaşmaktadır. Birçok dönemde birçok makroekonomik risk faktörüne ilişkin beklenen değişmelerin duyarlılık katsayılarının ve bu katsayıların risk primlerinin istatistiki olarak anlamlı bulunması Türk hisse senedi piyasasının bilgisel olarak etkin olmadığı ve beklenen değişmelere dayalı olarak oluşturulacak dinamik portföy yönetimi stratejilerinin başarılı sonuçlar verebileceği izlenimini uyandırmaktadır. Ancak beklenen değişmelere ilişkin katsayıların bir kısmının istatistiki anlamlılık düzeylerinin ve büyüklüklerinin çok ani dalgalanmalara maruz kalması, uzun vadeli yatırım stratejilerinin başarı şansını önemli ölçüde engelleyebilecek niteliktedir. SVFM ve AFT'nin dinamik tahmin sonuçları her iki modelin de portföy yönetimine önemli katkılar sağlayabileceğini ortaya koymaktadır. Ancak modellerin kullanımında parametrelerin zaman içindeki değişimlerinin yanı sıra, SVFM için hisse senetleri gruplarında modelin fiyatlama öngörüsünün geçerliliğinin, AFT için de risk faktörleriyle ilgili katsayıların istatistiki anlamlılık düzeyleri ve büyüklüklerindeki dalgalanmaların boyutlarının başarı şansını belirleyen önemli unsurlar olarak dikkate alınması gerektiği anlaşılmaktadır.