Bayes ağ modelleri ile hisse senedi getirilerinin karşılıklı dinamik ilişkileri

Abstract

Modern portföy teorisinde, portföyde yer alan menkul kıymetler arasındaki ilişkinin yönünün ve derecesinin riskin azaltılması yönünde etkili olduğu belirtilmektedir (Markowitz, 1952). Teoride, birbirleriyle yüksek korelasyon içinde bulunan menkul kıymetlerin aynı portföyde yer almasından kaçınılmaktadır. Ancak korelasyon katsayısı, iki rassal değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve gücünü belirtmektedir. Bayes ağlar kullanılarak oluşturulan modeller menkul kıymetler arasındaki olasılıksal ilişkiyi görsel olarak sunabilmekte ve yeni bilgi geldiğinde ağda yer alan menkul kıymet getiri değerleri eşzamanlı olarak güncellenebilmektedir. Çalışmanın amacı, 2011-2016 dönemleri arasında Borsa İstanbul Ulusal-100 (BIST-100) endeksinde kesintisiz faaliyet gösteren hisse senetlerine ait getirilerin birbirleri ile olan ilişkilerini bir makine öğrenmesi olan Bayes ağ modelleri kullanarak araştırmaktır. Çalışmada Bayes ağ modelleri kullanılarak elde edilecek detaylı ilişkiler ile yatırımcıların portföy seçimlerinde kullanabilecekleri nitel ve nicel bilgiler yer almaktadır.