The Effect of the Inclusion of Exchange Rates and Precious Metals in to the Portfolio Process on Optimization Results: An Application with Fuzzy Linear Programming

Year 2019, Issue: 37, 217 - 234, 30.06.2019

Saffet Akdağ

https://doi.org/10.35343/kosbed.568820

Cited By: 1

Abstract

The
purpose of this study is to test the effects of exchange rates and precious
metals on portfolio optimization results as a result of inclusion in portfolio
optimization process. In the study, portfolio optimization was realized with
the daily data of BIST Sector indices, Dollar exchange rate, Euro exchange
rate, Gold prices and Silver prices, between January 1, 2017 and December 31,
2018. As a result of the optimization of the sector indices, the expected daily
return of the optimal portfolio was 0,17% and the risk of the portfolio was
determined as 0,4%. As a result of portfolio optimization performed with the
addition of exchange rates and precious metals to the optimization process, the
expected daily return of the portfolio was 0.19% and the risk of the portfolio
was determined as 0.37%. According to these results, the addition of exchange
rates and precious metals to the portfolio optimization processes increased the
expected return on the portfolio and decreased the risk.

Keywords

Portfolio Optimization, Linear Programming, Fuzzy Logic, Sector Indices, Precious Metals, Exchange Rates

Döviz Kurları ve Değerli Madenlerin Portföy Sürecine Dâhil Edilmesinin Optimizasyon Sonuçları Üzerine Etkisi: Bulanık Doğrusal Programlama ile Bir Uygulama

Abstract

Bu çalışmanın amacı, döviz
kurlarının ve değerli madenlerin portföy optimizasyon sürecine dâhil
edilmesinin, portföy optimizasyonu sonuçları üzerindeki etkilerini test
etmektir. Çalışmada BİST sektör endeksleri ile dolar ve euro kuru, altın ve gümüş
madenlerinin 1 Ocak 2017 ile 31 Aralık 2018 tarihleri arasında günlük verileri
ile portföy optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Sadece sektör endeksleri ile
gerçekleştirilen optimizasyon sonucunda optimal portföyün beklenen günlük
getirisi %0,17 iken portföyün riski %0,4 olarak tespit edilmiştir. Döviz
kurlarının ve değerli madenlerin optimizasyon sürecine dâhil edilmesi ile
gerçekleştirilen portföy optimizasyonu sonucunda portföyün beklenen günlük
getirisi %0,19 iken portföyün riski %0,37 olarak tespit edilmiştir. Bu
sonuçlara göre portföy optimizasyon süreçlerine döviz kurlarının ve değerli
madenlerin ilave edilmesinin portföyün beklenen getirisini artırırken, riskini azalttığı
tespit edilmiştir.

Keywords

Portföy Optimizasyonu, Doğrusal Programlama, Bulanık Mantık, Sektör Endeksleri, Değerli Madenler, Döviz Kurları

References

• Akdağ, S. ve Ekinci, M.A. (2018). Bulanık Konno Yamazaki Doğrusal Programlama Modeli Kullanılarak Uluslararası Çeşitlendirme ile Portföy Optimizasyonu: Gelişmiş Ve Gelişmekte Olan Ülkelerin Hisse Senedi Endeksleri Üzerine Bir Uygulama. Uluslararası Ekonomi Araştırmaları Ve Finansal Piyasalar Kongresi. Ankara: Detay Yayıncılık, 80-98.
• Aliev, R., Abiyev, R. and Menekay, M. (2008). “Fuzzy Approach to Portfolio Selection Using Genetic Algorithms”. Intelligent Automation and Soft Computing, 14(4): 525-540.
• Arouri, M. E. H., Lahiani, A., & Nguyen, D. K. (2015). “World Gold Prices And Stock Returns in China: Insights for Hedging and Diversification Strategies”. Economic Modelling, 44(1): 273-282.
• Baykal, N. ve Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık İlke ve Temelleri. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
• Bekçi, İ. (2001). Optimal Portföy Oluşturulmasında Bulanık Doğrusal Programlama Modeli ve İMKB’de Bir Uygulama. Yayımlanmamış Doktora Tezi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta.
• Blose, L.E., Shieh, J.C.P. (1995). “The Impact of Gold Price on The Value of Gold Mining Stock”. Review of Financial Economics, 4(2): 125–139.
• Cebeci, M. (2011). Bulanık Doğrusal Programlama ile Portföy Optimizasyonu. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
• Chua, J.H., Sick, G. and Woodward, R.S. (1990). “Diversifying with Gold Stocks”. Financial Analysts Journal, 46(4): 76–79.
• Ciner, C., Gurdgiev, C. and Lucey, B.M. (2013). “Hedges and Safe Havens: An Examination of Stocks, Bonds, Gold, Oil and Exchange Rates”. International Review of Financial Analysis, 29(1): 202–211.
• Creti, A., Joëts, M. and Mignon, V. (2013). “On The Links Between Stock and Commodity Markets Volatility”. Energy Economics, 37(1): 16–28.
• Davidson, S., Faff, R., Hillier, D. (2003). “Gold Exposures in International Asset Pricing”. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money 13(3): 271–289.
• Deniz, D., Okuyan, H.A. ve Sakarya, Ş. (2018). “Kıymetli Madenlerin Portföy Çeşitlendirme Katkısı: BİST Uygulaması”. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2): 366-382.
• Erdaş, M.L. ve Demir, Y. (2016). “Bulanık Doğrusal Programlama Yöntemiyle Bir Portföy Optimizasyonu Modelinin Geliştirilmesi: BİST30 Endeksinde Bir Uygulama”. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(45): 768-789.
• Fabozzi, F.J., Kolm, P.N., Pachamanova, D.A. and Focardi, S.M. (2007). Robust Portfolio Optimization and Management (1. Edition). New Jersey: John Wiley & Sons.
• Francis, J.C. and Kim, D. (2013). Modern Portfolio Theory. Kanada: John Wiley & Sons Ltd.
• Gülcan, B. (2012). Bulanık Doğrusal Programlama ve Bir Bisküvi İşletmesinde Optimum Ürün Formülü Oluşturma. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Karaman.
• Güngör, İ., Aycan, M. ve Demir, Y. (2005). “Bulanık Ortamda Portföy Optimizasyonu”. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 10:104-120.
• Hanna, M. E., Kiymaz, H. and Perdue, G. (2001). “Portfolio Diversification in A Highly Inflationary Emerging Market”. Financial Services Review, 10(1-4), 303-314.
• Hansen, K. B. (1996). Fuzzy Logic and Linear Programming Find Optimal Solutions for Meteorological Problems. Novo Scotia: Terms Paper for Fuzzy Course at Technical University of Nova Scotia.
• Hoang, T.H.V., Wong, W. K., and Zhu, Z. (2015). “Is Gold Different for Risk-Averse and Risk-Seeking Investors? An Empirical Analysis of The Shanghai Gold Exchange”. Economic Modelling, 50(1): 200-211.
• Hood, M. and Malik, F. (2013). “Is Gold The Best Hedge and A Safe Haven Under Changing Stock Market Volatility?”. Review of Financial Economics 22(2): 47–52.
• İskenderoğlu, Ö. ve Akdağ, S. (2017). “Bulanık Ortalama Mutlak Sapma Modeli ile Portföy Optimizasyonu: BİST 30 Örneği”. Uluslararası Sosyal Alan Araştırmaları Dergisi 6(2), 101-113.
• Jaffe, J.F. (1989). “Gold and Gold Stocks As Investments for Institutional Portfolios”. Financial Analysts Journal, 45(2): 53–59.
• Karan, M.B. (2013). Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi (4. Baskı). Ankara: Gazi Kitabevi.
• Kocadağlı, O. (2006). Bulanık Matematiksel Programlama ve Portföy Analizi Uygulaması. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Konak, F. ve Bağcı, B. (2016). “Fuzzy Linear Programming on Portfolio Optimization: Empirical Evidence from FTSE 100 Index”. Global Journal of Management and Business Research: C Finance, 16(2): 65-69.
• Konno, H. and Yamazaki, H. (1991). “Mean-Absolute Deviation Portfolio Optimization Model and Its Applications to Tokyo Stock Market”. Management Science, 37(5): 519-531.
• Lagoarde-Segot, T. and Lucey, B. M. (2007). “International Portfolio Diversification: Is There a Role for the Middle East and North Africa?”. Journal of Multinational Financial Management, 17(5): 401-416.
• Lucey, B., Tully, E. and Poti, V. (2006). “International Portfolio Formation, Skewness and The Role of Gold”. SSRN Electronic Journal, 3(1): 49–67.
• Markowitz, H. (1952). “Portfolio Selection”. The Journal of Finance, 7(1): 77-91.
• Markowitz, H. (1959). Portfolio Selection Efficient Diversification of Investments. New York: John Wiley & Sons Ltd.
• Morales, L. and Andreosso-O'Callaghan, B. (2011). “Comparative Analysis on The Effects of The Asian and Global Financial Crises on Precious Metal Markets”. Research in International Business and Finance, 25(2): 203-227.
• McDonald, J.G. and Solnik, B.H. (1977). “Valuation and Strategy for Gold Stocks”. The Journal of Portfolio Management, 3(3): 29–33.
• Özkan, M.M. (2003). Bulanık Hedef Programlama (1.Baskı). Bursa: Ekin Kitabevi.
• Reilly, F.K. and Brown, K.C. (2011). Investment Analysis and Portfolio Management (10. Edition). Boston: Cengage Learning.
• Pai, G.A.V. and Michel, T. (2010). Fuzzy Decision Theory Based Optimization Of Constrained Portfolios Using Metaheuristics. University Grants Commission. Major Research Project 2010, F.No. 39-125/2010(SR).
• Sarokolaei, M.A., Salteh, H.M. and Edalat, A. (2013). “Presenting a Fuzzy Model for Fuzzy Portfolio Optimization with the Mean Absolute Deviation Risk Function”. European Online Journal of Natural and Social Sciences. 2(3): 1793-1799.
• Solatikia, F., Kiliç, E. and Weber, G.W. (2014). “Fuzzy Optimization for Portfolio Selection Based on Embedding Theorem in Fuzzy Normed Linear Spaces”. Organizacija Journal of Management, Informatics and Human Resources, 47(2): 90-97.
• Sherman, E.J. (1982). “Gold: A Conservative, Prudent Diversifier”. The Journal of Portfolio Management, 8(3): 21–27.
• Şen, Z. (1999). Mühendislikte Bulanık (Fuzzy) Modelleme İlkeleri. İstanbul: İ.T.Ü. Uçak Ve Uzay Bilimleri Fakültesi.
• Tuncel, S. Ö. (1997). Bulanık Doğrusal Programlama. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Verdegay, J.L. (1982) Fuzzy Mathematical Programming, in: M.M. Gupta, E. Sanchez (Eds.), Fuzzy Information and Decision Processes, Amsterdam:North-Holland.
• Werners, B. (1987). “An Interactive Fuzzy Programming System”. Fuzzy Sets and Systems, 23:131-147.
• Wang, L.X. (1997). A Course in Fuzzy-Systems and Control (1. Edition). Eastbourne: Prentice Hall Inc.
• Wang, S. and Xia, Y. (2002). Portfolio Selection and Asset Pricing (1.Edition). Berlin: Springer-Verlag.
• Zadeh, L. A. (1965). “Fuzzy Sets”. Information and Control, 8(3): 338-353.
• Zimmermann, H.J. (1983). “Fuzzy Mathematical Programming”. Computers & Operations Research, 10(4): 291-298.