Araş. Gör. Dr. Ilgım Yaman – Bulanık Çıkarsama Sistemi ile Doğrusal Olmayan Sinir Ağına Dayalı Portföy Optimizasyonu Yöntemi
Özet: Portföy optimizasyonu problemi, finans ve optimizasyon dünyasında temel bir problem olmakla birlikte birçok optimizasyon yöntemi ile çözüme ulaşma çalışmaları devam etmektedir. 1952 yılında önerilen standart portföy optimizasyonu finans dünyasında yeni bir kapı açmıştır. Birçok farklı yatırımcı davranışı olmasının yanı sıra, standart portföy optimizasyonu yönteminde temel amaç getiri en büyüklenirken risk de en küçüklenme çalışılmasıdır. Standart portföy optimizasyonun amaç fonksiyonunun matematiksel formu karesel olduğundan analizinde karesel optimizasyon teknikleri kullanılmaktadır. Fakat standart portföy optimizasyonunda hisse senedi sayısını belirlemede herhangi bir kısıt yoktur. Hisse senedi sayısının sınırlandırıldığı Nicelik Kısıtlı Portföy optimizasyonu yöntemi bu çalışmanın amaç fonksiyonu olarak tercih edilmiştir. Aslında bu optimizasyon tekniği karma tam sayılı karesel optimizasyon problem olduğundan, NP-zor sınıfında yer almaktadır. NP-zor problemleri belirli bir süre zarfında çözebildiği için, nicelik kısıtlı portföy optimizasyonu çözümünde de sezgisel yöntemler tercih edilmektedir. Bu çalışma, karma tam sayılı optimizasyon model çözümü temel olarak iki bölüme ayrılmaktadır. İlk olarak K tane hisse senedi belirlemek için bulanık çıkarsama sisteminden yararlanılır. Bu indirgeme ile amaç getirisi yüksek, riski düşük olan hisse senetlerinin belirlenmesidir. Bulanık C-Ortalamalar (Fuzzy C- Means FCM) algoritması kullanılarak belirli ağırlıklar ile hisse senetleri indirgeme işlemi yapılmıştır. İkinci olarak, bulanık C-ortalamalar algoritması ile belirlenen hisse senetlerinin portföyde yer alma oranlarına ise doğrusal olmayan sinir ağları ile karar verilmiştir. Daha önceki çalışmalarda elde edilen sonuçlar ile görsel ve sayısal olarak karşılaştırılmaları verilmiştir.
