Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Elde Edilen Portföylerin AP Yöntemi ile Etkinliklerinin Ölçülmesi

Abstract

: Ülke planında bir bütünleşme için çok yönlü yapılanma tedbirleri ve butedbirlerin verimlilik-etkinlik üzerindeki etkilerini ölçmek için de çok yönlü ölçümtekniklerinin kullanımı gerekmektedir. Bu etkinlik ölçüm tekniklerinden biri deVeri Zarflama Analizidir. Veri Zarflama Analizi (VZA), girdiyi çıktıya dönüştürenkarar verme birimlerinin etkinliğini ölçmek için planlanmış bir doğrusalprogramlama tekniğidir. Bu çalışmada, öncelikle yapay zeka yöntemlerinden biriolan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritması ile farklı portföy çeşitleri eldeedilmiştir. Optimum portföye ulaşmak için literatürde en çok tercih edilenparametre değerleri kullanılarak, portföy çeşitliliği oluşturulmuştur ve amaçfonksiyonu olarak portföy performansı ölçüsü olan Sharpe performans oranıkullanılmıştır. Çalışmada BIST-30 endeksine ait hisse senetlerinin 02/01/2017-31/12/2017 tarihleri arasında günlük getiri oranlarından oluşan veri seti PSOalgoritması ile portföy optimizasyonu için çözümlenmiştir. Çözümleme sonucufarklı getiri ve risk oranlarına sahip portföylerin etkinliklerini ölçmek amacıyla daVeri Zarflama Analizi kullanılmış ve en az risk ile en çok getiriye sahip portföy,etkin portföy olarak tanımlanmıştır. Kullanılan VZA modeli, girdi yönelimli CCRmodelidir. Böylece, hangi portföylerin etkin olduğu belirlenmiştir. Daha sonra APyaklaşımı ile KVB’lerin süper etkinlikleri incelenip etkin portföyler için de sıralamaelde edilmiş ve etkin olmayan portföylerin nasıl etkin hâle getirileceği konusundaöneriler verilmiştir.