Genetik Algoritma Kullanımı ile Farklı Getiri Ölçümlerindeki Yatırım Optimizasyonu Problemi

Authors : Elif ACAR

Pages : 266-288

Doi:10.15869/itobiad.818016

View : 43 | Download : 17

Publication Date : 2021-03-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Modern finans piyasalarında yatırımcıların ve fon yöneticilerinin karşılaştığı en büyük sorunlardan biri uygun bir yatırım kombinasyonu bulmaktır. Portföy optimizasyonu problemi olarak çerçevelenen bu sorun, yatırım yapılacak farklı finansal varlıkların seçimini ve optimal tahsisini içerir. Harry Markowitz tarafından sunulan geleneksel ortalama varyans modeli, portföy optimizasyonu problemini çözmek için kullanılan birçok modelin temelini oluşturur. Varlık getirilerin tahmininde çok fazla araç olmasına rağmen ortalama-varyans modelinde bir varlığın beklenen getirisi, geçmiş dönem getirilerinin aritmetik ortalaması ile hesaplanır. Getiri tahmininde aritmetik ortalama yerine farklı öngörü tekniklerinin portföy optimizasyonu sürecine dahil edilmesi gerekmektedir. Aynı zamanda portföy optimizasyonu problemleri çoğunlukla doğrusal olmayan yapıdadır ve en fazla belirli sayıda varlığa yatırım yapılması gibi kısıtlar içeren portföy problemi karmaşık yapıda olduğundan genetik algoritmanın bu problemlere uygulanabilirliği araştırılmalıdır. Bu çalışmada, sezgisel bir yaklaşım olan genetik algoritma farklı getiri ölçümlerindeki portföy optimizasyonu problemine Excel Çözücü Açılım (Evolutionary) vasıtasıyla uygulanmaktadır. Varlık getirilerinin tahmininde üç farklı getiri ölçütü olarak; ortalama getiri, Monte Carlo simülasyon getiri ve tahmin getiri kullanılmaktadır. Getiri ölçütü olarak bu üç teknik kullanılırsa portföy optimizasyonu probleminin Excel ortamında çözümlenebileceği gösterilmektedir. BİST 30 finansal piyasasından elde edilen veri seti üzerinden uygulama gerçekleştirilmektedir. Üç getiri tekniği ile birlikte çeşitli kısıtlar içeren riske ve getiriye farklı önem dereceleri veren ve ölçeklendirilmiş amaç fonksiyonu ile oluşturulan optimal senaryoların performansları değişim katsayısı ve gelecek dönemlerde gerçekleşen değerler üzerinden karşılaştırılmaktadır. Ampirik sonuçlar Monte Carlo getiri tekniğinin diğerlerinden daha başarılı olduğunu göstermektedir. İki amaçlı problemlerde ölçeklendirilmiş amaç fonksiyonu kullanılmasının gerekliliği gösterilmiştir. Ayrıca senaryolar üretilmesi gereken portföy optimizasyonu problemlerinde GA kullanımının zaman açısından dezavantajlı olduğu sonucuna ulaşılmaktadır.
Keywords : Genetik algoritma, Excel açılım, Simülasyon, Portföy, Optimizasyon

ORIGINAL ARTICLE URL