Portföy optimizasyon yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-7905-3337en_US
dc.contributor.advisorErişoğlu, Murat
dc.contributor.authorKaya, Mehmet Ali
dc.date.accessioned2023-09-28T06:13:18Z
dc.date.available2023-09-28T06:13:18Z
dc.date.issued2023en_US
dc.date.submitted2023-06-16
dc.departmentNEÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalıen_US
dc.descriptionYüksek Lisans Tezien_US
dc.description.abstractBu çalışmada, portföy optimizasyonunda meta-sezgisel algoritmalardan Genetik Algoritma, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi ve Diferansiyel Gelişim Algoritmalarının kullanımı incelenmiştir. Çalışma kapsamında S&P 500 endeksindeki ilk 25 hisse senedi ve BİST 30 endeksindeki 30 şirketin 03.01.2020 ile 14.12.2022 tarihleri arasındaki günlük getiri verileri kullanılarak ilgili meta sezgisel algoritmalar ile portföy optimize gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda portföy optimizasyonunda meta sezgisel algoritmaların yararlı olduğu ancak temel ve teknik analizlerin de dikkate alınması gerektiği, ayrıca portföy çeşitlendirmesi yapılması önerilmiştir. Son olarak, çalışmada kullanılan verilerin sadece belirli bir zaman dilimini kapsadığı ve gelecekteki performansların garanti edilemeyeceği vurgulanmıştır.en_US
dc.description.abstractIn this study, the use of Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Artificial Bee Colony and Differential Growth Algorithms from meta-heuristic algorithms in portfolio optimization is examined. Within the scope of the study, the first 25 stocks in the S&P 500 index and 30 companies in the BIST 30 index were optimized with the relevant meta-heuristic algorithms using daily return data between 03.01.2020 and 14.12.2022. As a result of the study, it is suggested that meta-heuristics are useful in portfolio optimization, but fundamental and technical analysis should also be considered, and portfolio diversification is also recommended. Finally, it is emphasized that the data used in the study covers only a certain period and future performances cannot be guaranteed.en_US
dc.identifier.citationKaya, M. A. (2023). Portföy optimizasyon yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, Konya.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12452/10106
dc.language.isotren_US
dc.publisherNecmettin Erbakan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDiferansiyel Gelişim Algoritmasıen_US
dc.subjectGenetik Algoritmaen_US
dc.subjectParçacık Sürü Optimizasyonuen_US
dc.subjectPortföy Optimizasyonuen_US
dc.subjectYapay Arı Kolonisien_US
dc.subjectDifferential Evolution Algorithmen_US
dc.subjectGenetic Algorithmen_US
dc.subjectParticle Swarm Optimizationen_US
dc.subjectPortfolio Optimizationen_US
dc.subjectArtificial Bee Colony Algorithmen_US
dc.titlePortföy optimizasyon yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılmasıen_US
dc.title.alternativeComparison of performance of portfolio optimization methodsen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
MEHMET ALİ KAYA.pdf
Boyut:
1.03 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Yüksek Lisans Tezi
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

İstatistik Anabilim Dalı Koleksiyonu