Incorporation of foreign exchange risk to Fama-French factor model: A study on Borsa İstanbul
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Enstitüsü, Finansal Matematik Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: FURKAN HÖÇÜK
Danışman: ESMA GAYGISIZ LAJUNEN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu ampirik çalışmada, Fama-French Beş Faktör modeli ile söz konusu modelin, yabancı para risk faktörünü içeren versiyonun, Borsa İstanbul'da işlem gören hisse senetlerinin getiri tahminlerine ilişkin performansları karşılaştırılmaktadır. Bu çalışmanın varlık fiyatlaması literatürüne temel katkısı, Fama-French Beş Faktör modeline döviz kuru riskinin eklenmesidir. Döviz kuru riski göstergesi olarak ilave bir faktör tanımlanmıştır. Bu çalışmanın diğer katkısı, bir makine öğrenme tekniği olan, destek vektör regresyon (DVR) yöntemiyle döviz kuru riskini içermeyen FF5F modeli ile döviz kuru riskini içeren FF5F modeli kullanılarak Borsa İstanbul hisse senetleri için portföy getirilerinin tahmin edilmesidir. Borsa İstanbul üzerine yapılan çok sayıda ampirik çalışma bulunmasına karşın, bildiğimiz kadarıyla DVR yöntemiyle SVFM veya Fama-French çoklu faktör modelleri kullanılmak suretiyle Borsa İstanbul üzerine uygulanan başka bir çalışma bulunmamaktadır. DVR yönteminin etkliğini gösteren ampirik çalışmalar bulunmaktadır. Ayrıca bazı çalışmar doğrusal faktör regresyon yöntemi ile makine öğrenme tekniği gibi alternatif yöntemlerin performanslarını karşılaştırmaktadır. Çalışmamız, basit doğrusal regresyon ve DVR tahminlerinin birleştirilmesi suretiyle önce çıkmaktadır. Doğrusal birleşimler sonucunda hesaplanan optimum ağırlık değerleri DVR tahminlerinin daha güçlü olduğunu işaret etmektedir. 36 kombinasyonun 28'inde, DVR tahminlerine ait optimum ağırlık değerlerinin, basit doğrusal regresyon tahminlerine ait ağırlıklardan daha yüksek olduğu gözlenmektedir. Doğrusal regresyon yöntemi, Fama-French çoklu faktör modeli bağlamında, faktörlerin doğrusal olmayan etkilerini yansıtamamaktadır. Hisse senedi piyasalarının doğrusal olmayan boyutunu göz önünde bulunduran varlık fiyatlama modelleri daha sağlıklı tahminler üretebilirler.