Borsa İstanbul hisse senedi getirilerinin yatırımcı duyarlılığı aracılığıyla tahmin edilmesi

Abstract

Türkiye gibi gelişmekte olan ekonomilerde hisse senedi getirilerinin tahmin edilmesi, finans çalışmalarında önemli araştırma konuları içerisinde bulunmaktadır. Ayrıca bu tahmin, yatırımcılar açısından da önemlidir. Bu çalışmada, hisse senedi getirilerinin yatırımcı duyarlılığı aracılığı ile tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmanın teorik kısmında ayrıntılı bir literatür çalışması yapılmıştır. Uygulama kısmında ise, tahmin için geliştirilen modellerde bağımlı değişken olarak BİST 100 Getiri Endeksi, bağımsız değişken olarak ise Yatırımcı Duyarlılığını temsil eden dolaylı (işlem hacmi, işlem görme oranı vb.) ve dolaysız (direkt) değişkenler (Tüketici Güven Endeksi, VIX Korku Endeksi) kullanılmıştır. Bu kapsamda 12'si dolaysız (direkt), 146'sı ise dolaylı değişkenle kurulan toplam 158 model kullanılarak Bulanık Mantık (BM) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) yöntemleri ile analiz yapılmıştır. Analizi yapılan tüm modellerde, 2007- 2018 yılları arasındaki aylık verilerden yararlanılmıştır. Değişkenlere ait toplanan 144 aylık verinin %70'lik kısmı eğitim verisi olarak, %30'luk kısmı ise matematiksel modellerin tahmin başarısını ölçmek için kullanılmıştır. Elde edilen bulgularda, destek vektör makinesi yöntemi ile dolaylı değişkenler kullanılarak yapılan tahminlerin daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.Bulgularda, yatırımcı duyarlılığının hisse senedi getirilerini tahmin etme konusunda başarılı olduğu görülmüştür. Dolaylı değişkenlerden işlem hacmi ve işlem görme oranı değişkenleri, dolaysız (direkt) değişkenlerden ise TÜİK-TGE ve VIX Korku Endeksi değişkenleri hisse senedi getirilerini önemli ölçüde tahmin edebilmiştir. Genel olarak bakılacak olursa, BİST 100 Getiri Endeksi değerleri, Yatırımcı Duyarlılığı değerleri ile istatistiksel olarak başarılı sayılabilecek şekilde tahmin edilmiştir.

Estimation of share return in developing countries such as Turkey is among the important subjects in finance studies. Also, this estimation is important for investors. In this study, it was aimed to estimate stock returns through investor sentiment. A detailed literature study was conducted in the theoretical part of the study. In the application part, the BIST 100 Return Index was used as dependent variable, also indirect (trading volume, trading ratio etc) and direct variables (consumer confidence index, VIX fear index), which represented the Investor Sentiment, were employed in the models developed for the estimation. In this context, a total of 158 models, 12 of which were direct (direct) and 146 of which were indirect variables, were analyzed using Fuzzy Logic and Support Vector Machines methods. Monthly data between 2007 and 2018 were used for all analyzed models. 70% of the 144-month data collected for the variables was used as training data and 30% was used to measure the predictive success of mathematical models. In the obtained findings, it was found that the estimations made by using indirect variables with the support vector machine method gave more successful results.It was inferred from the findings that the investor sentiment was successful in predicting stock returns. Among indirect variables, trading volume and trading ratio variables and TÜİK-TGE and VIX Fear Index from the direct variables were able to predict the stock returns significantly. Generally speaking, BIST 100 Return Index values were estimated to be statistically successful with Investor Sensitivity values.