Show simple item record

dc.contributor.advisorÖzdemir, Erhan
dc.contributor.authorTuran, Gökhan
dc.date.accessioned2020-12-08T10:02:43Z
dc.date.available2020-12-08T10:02:43Z
dc.date.submitted2013
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/177996
dc.description.abstractModern portföy teorisinin kurucusu olarak bilinen Harry M. Markowitz, gerçekçi bir yatırımcı için beklenen faydayı maksimize ederken, beklenen getiri ve getirilerin varyansını dikkate alan, optimal portföyün seçimini göstermiştir.Bu tezde, Markowitz?in Ortalama-Varyans modeline bir tamlık kısıtı eklenerek, seçilecek portföydeki hisse senedi sayısı sınırlanmıştır. Buna ilave olarak, model tamlık kısıtlı kuadratik programlama problemi olarak düzenlenmiş ve Lagrange Gevşetmesi yöntemi kullanılarak çözülmüştür. Bu yöntemde, tamlık kısıtlı kuadratik programlama problemi, iki alt probleme ayrılıp, bu problemler birbirleri ile dual değişkenler yardımı ile ilişkilendirilmiştir. Veriler, İstanbul Menkul Kıymetler Borsasından (İMKB) tedarik edilmiştir. İMKB-30 endeks verileri kullanılarak Markowitz?in Ortalama-Varyans modeli ve Lagrange Gevşetmesinin sonuçları kıyaslanmıştır. Son olarak, Lagrange Gevşetmesi yöntemi kullanılarak optimal küçük portföyler elde edilmiştir.
dc.description.abstractHarry M.Markowitz is often known as the founder of modern portfolio theory. For a rational investor, Markowitz has suggested an optimal portfolio that considers both expected return and variance of return while maximizing the expected utility.In this dissertation, a cardinality constraint is added to the Markowitz?s Mean-Variance model. The number of securities in the chosen portfolio is restricted to a certain limit. In addition, the model is prepared as a cardinality-constrained quadratic programming problem and solved by using Lagrangian relaxation method. This method involves splitting the cardinality-constrained quadratic programming model into two models that are connected to each other with dual variables.The data set was provided by the Istanbul Stock Exchange (ISE). The ISE-30 data were first used in order to compare the Markowitz?s Mean-Variance model and the Lagrangian relaxation results and then, to obtain small portfolios using Lagrangian relaxation.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectEndüstri ve Endüstri Mühendisliğitr_TR
dc.subjectIndustrial and Industrial Engineeringen_US
dc.subjectMatematiktr_TR
dc.subjectMathematicsen_US
dc.subjectİşletmetr_TR
dc.subjectBusiness Administrationen_US
dc.titleLagrange Gevşetmesi ile küçük portföylerin elde edilmesi ve İMKB`ye uygulanması
dc.title.alternativeUsing Lagrangian Relaxation to obtain small portfolios and the implementation of the İstanbul Stock Exchange
dc.typedoctoralThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentİşletme Anabilim Dalı
dc.subject.ytmMean variance portfolio theory
dc.subject.ytmModern portfolio theory
dc.subject.ytmLagrange multiplier
dc.identifier.yokid10002550
dc.publisher.instituteSosyal Bilimler Enstitüsü
dc.publisher.universityİSTANBUL ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid351489
dc.description.pages171
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess