Optimal portföy seçiminde kullanılan parametrelerin hatalı tahmininin hazır değerler ile test edilmesi: BIST-100 endeksinden bulgular

Abstract

Bu çalışmada Markowitz’in portföy seçim modelinde yer alan her bir menkul kıymet için hesaplanan ortalama, varyans ve kovaryans temel parametrelerinin hatalı tahmin edilmesinin optimal portföyde doğuracağı farklılıkların test edilmesi amaçlanmıştır. Veri seti olarak 31 Aralık 1999 ile 31 Aralık 2020 arasındaki 253 aylık dönemde BIST-100 endeksinde yer alan pay senetleri alınmış ve analizlerde USD cinsinden pay senedi fiyatları kullanılmıştır. Çalışmanın bulguları, ortalamalardan kaynaklanan hataların, risk toleransından bağımsız olarak, varyans ve kovaryanslardan kaynaklanan hatalara göre daha önemli olduğunu göstermiştir. Varyanslardan kaynaklanan hatalar da kovaryanslardan kaynaklanan hatalara göre daha önemlidir. Analizlerden elde edilen sonuçlar ayrıca risk toleransı arttıkça, özellikle, ortalama getirilerden kaynaklanan hataların varyans ve kovaryanslardan kaynaklanan hatalara göre daha önemli hale geldiğini göstermektedir.Within the scope of this study, it has been tried to test the differences in the optimal portfolio caused by errors in calculation of the fundamental parameters such as mean, variance and covariance for every security in Markowitz's portfolio - selection model. The securities included in the BIST-100 index for the period of 253 months between December 31, 1999 and December 31, 2020 were taken as examples. In transactions, US Dollar prices for securities were used. The results showed that, regardless of risk tolerance, the errors due to averages were more important than the errors due to variance and covariance. Errors caused by variances are more important than errors due to covariances. As risk tolerance increases, in particular, errors due to average returns become even more important than the errors due to variance and covariance. The results obtained from the analyzes also indicated that as the risk tolerance increases, the errors arising from the mean returns, become more important than the errors due to the variances and covariances.