TY  - JOUR
TI  - Genetik Algoritma Kullanımı ile Farklı Getiri Ölçümlerindeki Yatırım Optimizasyonu Problemi
AB  - Modern finans piyasalarında yatırımcıların ve fon yöneticilerinin karşılaştığıen büyük sorunlardan biri uygun bir yatırım kombinasyonu bulmaktır.Portföy optimizasyonu problemi olarak çerçevelenen bu sorun, yatırımyapılacak farklı finansal varlıkların seçimini ve optimal tahsisini içerir.Harry Markowitz tarafından sunulan geleneksel ortalama varyans modeli,portföy optimizasyonu problemini çözmek için kullanılan birçok modelintemelini oluşturur. Varlık getirilerin tahmininde çok fazla araç olmasınarağmen ortalama-varyans modelinde bir varlığın beklenen getirisi, geçmişdönem getirilerinin aritmetik ortalaması ile hesaplanır. Getiri tahminindearitmetik ortalama yerine farklı öngörü tekniklerinin portföy optimizasyonusürecine dahil edilmesi gerekmektedir. Aynı zamanda portföyoptimizasyonu problemleri çoğunlukla doğrusal olmayan yapıdadır ve enfazla belirli sayıda varlığa yatırım yapılması gibi kısıtlar içeren portföyproblemi karmaşık yapıda olduğundan genetik algoritmanın bu problemlereuygulanabilirliği araştırılmalıdır. Bu çalışmada, sezgisel bir yaklaşım olangenetik algoritma farklı getiri ölçümlerindeki portföy optimizasyonuproblemine Excel Çözücü Açılım (Evolutionary) vasıtasıylauygulanmaktadır. Varlık getirilerinin tahmininde üç farklı getiri ölçütüolarak; ortalama getiri, Monte Carlo simülasyon getiri ve tahmin getirikullanılmaktadır. Getiri ölçütü olarak bu üç teknik kullanılırsa portföyoptimizasyonu probleminin Excel ortamında çözümlenebileceğigösterilmektedir. BİST 30 finansal piyasasından elde edilen veri setiüzerinden uygulama gerçekleştirilmektedir. Üç getiri tekniği ile birlikteçeşitli kısıtlar içeren riske ve getiriye farklı önem dereceleri veren veölçeklendirilmiş amaç fonksiyonu ile oluşturulan optimal senaryolarınperformansları değişim katsayısı ve gelecek dönemlerde gerçekleşendeğerler üzerinden karşılaştırılmaktadır. Ampirik sonuçlar Monte Carlogetiri tekniğinin diğerlerinden daha başarılı olduğunu göstermektedir. İkiamaçlı problemlerde ölçeklendirilmiş amaç fonksiyonu kullanılmasınıngerekliliği gösterilmiştir. Ayrıca senaryolar üretilmesi gereken portföyoptimizasyonu problemlerinde GA kullanımının zaman açısındandezavantajlı olduğu sonucuna ulaşılmaktadır.
AU  - ACAR, ELIF
PY  - 2021
JO  - İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi
VL  - 10
IS  - 1
SN  - 2147-1185
SP  - 266
EP  - 288
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/432166
ER  -