Portfolio optimization in stock exchanges modeled with game theory

dc.contributor.advisor Azimov, Abbas tr_TR
dc.contributor.author Veysoğlu, Ali Nüvit tr_TR
dc.contributor.authorID 126704 tr_TR
dc.contributor.department Matematik Mühendisliği tr_TR
dc.contributor.department Mathematics Engineering en_US
dc.date 2002 tr_TR
dc.date.accessioned 2018-12-05T12:38:36Z
dc.date.available 2018-12-05T12:38:36Z
dc.date.issued 2002 tr_TR
dc.description Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2002 tr_TR
dc.description Thesis (Ph.D.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2002 en_US
dc.description.abstract Bu çalışmada, bütçe kısıtı olan oyuncuların oluşturduğu menkul kıymet borsalarının oyun teorisi ile modellemesi incelenmiştir. Menkul kıymet borsaları için sıralı biçimli bir oyun modeli önerilmiştir. Bu modelde oyuncular, her bir hisse senedinde yapmak istedikleri alış ve satış miktarlarını, fiyatlarıyla birlikte, belirli bir sırada ilan etmektedirler. Böylece fiyatlar, piyasa dışardan verilmemekte, bunun yerine oyuncuların fiyat ve miktar stratejilerine göre bir eşleme mekanizmasına göre belirlenmektedir. Çalışmada oyuncuların başkaları hakkında tamamen bilgi sahibi oldukları; ve bilgi sahibi olmayıp, zaman geçtikçe öğrendikleri durumlarda nasıl davranmaları gerektiğini incelenmiştir. Başlangıç bilgisine sahip olunmayan durumun sonuçlarının, tam bilgi durumunun sağlayacağı sonuçlara yakınsadığı gösterilmiştir. Çalışma, ayrıca, yapay sinir ağları modellenmesinin, oyuncuların hisse senetleri hakkındaki değerleme mekanizmalarının tahmininde nasıl kullanıbileceğini göstermektedir. Bu yol ile yatırımcı davranış biçimlerine dışsal açıklamalar getirmek mümkün olmuştur. Bulunan sonuçlar ışığında, hisse senetlerinin fiyat ve risk tahminleri için kullanılacak algoritmalar ve ilgili bilgisayar program listeleri sunulmuştur. Ayrıca uygulamaların üzerinde gerçekleşeceği geniş bir ilişkisel veritabanı tasarımı yapılmıştır. Veritabanında İstanbul Menkul Kıymetler Borsa' sından elde edilen gerçek veriler kullanılmıştır. Çalışma, önce, portföy yönetimi için geleneksel olmayan bir risk tanımı yapmaktadır. Daha sonra bu risk tanımı da kullanılarak, hisse senetleri hakkında sübjektif değerlemesi bulunmayan bir yatırımcının, kendi beklentilerine göre hareket edenlerin çoğunlukta olduğu bir piyasada yapacağı portföy optimizasyonu önermiştir. Anahtar Kelimeler: Oyun Teorisi, Borsa, Yapay Sinir Ağları, Portföy Optimizasyonu, Değerleme tr_TR
dc.description.abstract This study analyzes game theoretical modeling of stock exchanges with players having budget constraints. An extensive-form game model of the stock exchange is introduced. In this model, the players will announce ask and bid prices together with their amounts, for each stock and with a given order. Here, the prices of the stocks will not be imposed to the market but will be determined according to both price and quantity strategies of the players, throughout a matching mechanism. It analyzes how players should act if they are completely informed about other players; or are not completely informed but learn about others as time goes on. It shows that the results of the incomplete information case, converges to the results of the complete information case. It explains how artificial neural networks may be used to estimate the decision mechanisms of the players' stock valuations. By this way, explicit explanations are given to investor behaviors. Algorithms and computer program codes for estimating the prices and risks of the stocks according to the results obtained are given. Also a complete relational database design is given for implementing the study. Real life data collected from Istanbul Stock Exchange is used in the database. First, the study gives a nontraditional definition to risk for portfolio optimization. Then also using this risk definition, a portfolio optimization model, designed for an analyst who does not have subjective stock valuations, where the majority of the players act according to their expectations, is introduced. Keywords: Game Theory, Stock Exchange, Artificial Neural Networks, Portfolio Optimization, Valuation en_US
dc.description.degree Doktora tr_TR
dc.description.degree Ph.D. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/16797
dc.language eng tr_TR
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights Kurumsal arşive yüklenen tüm eserler telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights All works uploaded to the institutional repository are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject Oyun Teorisi tr_TR
dc.subject Borsa tr_TR
dc.subject Yapay Sinir Ağları tr_TR
dc.subject Portföy Optimizasyonu tr_TR
dc.subject Değerleme tr_TR
dc.subject Game Theory en_US
dc.subject Stock Exchange en_US
dc.subject Artificial Neural Networks en_US
dc.subject Portfolio Optimization en_US
dc.subject Valuation en_US
dc.title Portfolio optimization in stock exchanges modeled with game theory en_US
dc.title.alternative Oyun teorisiyle modellenen borsalarda portföy optimizasyonu tr_TR
dc.type Thesis en_US
dc.type Tez tr_TR
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
126704.pdf
Boyut:
2.92 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.16 KB
Format:
Plain Text
Açıklama