Theses supervised by Prof. Dr. Serpil Altınırmak
11 theses · Anadolu University
Şirketlerin BİST 25 sürdürülebilirlik endeksine girmesinin hisse senetlerine etkisi
Üretim, ekonominin temelidir ve şirketler kâr amacıyla doğal kaynakları kullanarak üretim yapmaktadır. Ancak, doğal kaynakların sınırsız olmadığı ve gelecek nesillerin düşünülmesi gerektiği anlaşılmıştır. Bu farkındalık, şirketlerin sürdürülebilirlik çalışmalarına yönelmesine ve doğal kaynakları koruma zorunluluğuna yol açmıştır. Sürdürülebilirlik kavramının benimsenmesi, uluslararası çerçevelerin belirlenmesine ve ESG standartlarının oluşmasına neden olmuştur. Şirketlerin ESG standartlarına uyması için borsalarda sürdürülebilirlik endeksleri oluşturulmuştur. Çalışmamızda, BİST 25 Sürdürülebilirlik Endeksine dahil olmanın şirketlerin hisse fiyatlarına etkisi incelenmiştir. 2021 son çeyrekten 2023 son çeyreğe kadar 13 şirketin 9 çeyreklik finansal verileri kullanılarak panel veri analizi yapılmıştır. Hisse senedi fiyatları bağımlı, ROA, ROE, Net Kar Marjı, F/K oranı, Tobin's q ve Enflasyon oranı bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Hem sabit etkiler hem de tesadüfi etkiler modeli test edilmiştir. Sonuçlar, her iki modelde de endekse girmenin hisse senetlerine pozitif etkisi olduğunu göstermiştir. Hausman testine göre tesadüfi etkiler modeli daha anlamlı bulunmuştur. Bu çalışma, BİST 25 Sürdürülebilirlik Endeksine girmenin şirketlerin finansal performansı üzerinde pozitif etkisi olduğunu ve sürdürülebilirlik çalışmalarının önemini vurgulanmıştır.
Yaşanan depremlerin Borsa Istanbul'da sektörel etkileri
Coğrafik konumu, jeolojik ve tarihsel geçmişi incelendiğinde, Türkiye bir deprem ülkesidir ve yaşanan depremlerin sosyal, ekonomik ve çevresel sonuçları bulunmaktadır. Çalışmamızda, 1999-2023 yılları arasındaki 25 yıllık dönemde gerçekleşen 7 ve üzeri büyüklükteki depremler olan 1999 Marmara Depremi, 2011 Van depremi, 2020 İzmir depremi ve 2023 Kahramanmaraş depremi sonrasında Borsa İstanbul'da işlem gören gıda, gayrimenkul yatırım ortaklığı, taş-toprak ve sigorta sektörlerinde faaliyet gösteren şirketlerin hisse senetleri performansları incelenmiştir. Olay çalışması yöntemiyle yapılan çalışmamızda deprem sonrası sektörlerde meydana gelen anormal getirilerin mevcudiyeti ve anlamlılıkları tespit edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar ışığında, sektörlerin depremlere farklı tepkiler verdiği görülmüştür. Marmara depremi sonrası gıda, sigorta ve turizm sektörlerinde negatif anlamlı anormal getiriler tespit edilirken, taş-toprak sektöründe pozitif anlamlı anormal getiri tespit edilmiştir. Van depreminde sadece taş-toprak sektöründe pozitif anlamlı anormal getiri gözlemlenirken, diğer sektörlerin anormal getirilerinde anlamlılık söz konusu değildir. İzmir depremi sonrası sektörel analizde gıda, turizm ve gayrimenkul yatırım ortaklığı sektörleri depremden negatif etkilenirken, sigorta sektöründe herhangi bir etki yoktur, buna ek olarak taş-toprak sektörü pozitif etkilenmiştir. Kahramanmaraş depreminde ise gıda ve sigorta sektörü negatif etkilenirken, taş-toprak sektörü pozitif etkilenmiş fakat turizm ve gayrimenkul yatırım ortaklığı sektöründe herhangi bir anlamlı anormal getiri saptanmamıştır.
Antalya ilinde konut balonlarının tespiti ve konut fiyat artışlarına neden olan faktörlerin incelenmesi
İnsanoğlunun hayatını devam ettirebilmesi ve bulunduğu ortama uyum sağlayabilmesi için temel ihtiyaçlarını asgari seviyede karşılaması gerekmektedir. Bu sebeple en temel ihtiyaçlardan olan beslenme ve barınma hayati önem taşımaktadır. İnsanoğlu da yaratıcı ve çözüm üretebilen varlıklar olduklarından barınma ihtiyaçlarını tarihin ilk dönemlerinden bu yana üzerine koyarak, geliştirerek karşılamışlardır. Başlarda barınaklarda barınan insanlar, aile ve toplum bilincinin gelişmesiyle birlikte konutları geliştirmiş ve zamanla günümüzdeki lüks konutlara evrilmiştir. Konutlar zaman içindeki gelişimleri ve insan hayatına sağladığı faydaların yanı sıra belli başlı dönemlerde pek çok soruna da yol açmıştır. Ekonomi politikalarının içinde önemli bir yere sahip olan konutların dönem dönem fiyatlarında artışlar ya da azalışlar olabilmekte bu durum da konutlara erişimde sınırlayıcı olabilmekte ve fiyat balonlarının oluşmasına fırsat vermektedir. Konutların bu etkilerini bilmek, oluşabilecek riskleri önceden tespit etmek hem yatırım amacıyla hem de kullanmak amacıyla oluşan talepleri etkileyebilmektedir. Çalışmada son yıllarda özellikle de pandemiden bu yana artan konut fiyatlarına dikkat çekilmiştir. Artan fiyatların arkasındaki sebeplerin neler olduğu, artan fiyatların faiz oranları ve döviz kurlarıyla nasıl bir ilişki içerisinde olduğu incelenmektedir. Bunların yanı sıra özellikle de son on yılda ülkeye düzenli olarak gelen göçlerin konut fiyatlarına nasıl bir etki sağladığı araştırılmıştır. Çalışma da Ocak 2010 ile Aralık 2023 yılları arasında konut fiyat verileri baz alınarak Antalya özelinde konut fiyatlarında bir balon oluşup oluşmadığı GSADF yöntemi kullanılarak incelenmiştir. Anahtar Kelimeler: Fiyat Balonları, Faiz Oranları, Döviz Kurları, Göç, GSADF Yöntemi
Gelişmiş ve gelişmekte olan ülke borsalarında işlem gören şirketlerin finansal başarısızlıklarının tahmini
Mevcut tez çalışmasının amacı, işletmelerin finansal başarısızlıklarını 1 ve 2 yıl öncesinden kestirebilecek erken uyarı sistemi niteliğinde modeller kurmak ve başarısızlık tahmininde hangi yöntemlerin daha kullanışlı olduklarını ortaya koymaktır. G20 ülkelerinin gösterge hisse senedi endekslerinde işlem gören 570 şirketin 16 farklı finansal rasyosu kullanılmış ve söz konusu şirketler 2010 – 2019 dönemi için lojistik regresyon, yapay sinir ağları ve karar ağaçları ile analize tabi tutulmuştur. Sağlanan sonuçlar, 1 yıl öncesinden lojistik regresyonun %94,7, yapay sinir ağlarının %98,1 ve karar ağaçlarının %96,1 doğrulukla sınıflama yaptıklarını göstermiştir. Ayrıca, gelişmiş ülkelerdeki işletmeleri lojistik regresyon %94,3, yapay sinir ağları %98,6 ve karar ağaçları %95,9 sınıflarken, gelişmekte olan ülkelerdeki işletmeler lojistik regresyon ile %97,2, yapay sinir ağları ile %97,9 ve karar ağaçları ile %94,4 doğrulukla sınıflanmıştır. Finansal başarısızlığı 2 yıl önceden tahmin edebilmek için kurulan modellere bakıldığında, lojistik regresyonun %84,4, yapay sinir ağlarının %92,5 ve karar ağaçlarının %91,1 sınıflama doğruluğuna sahip oldukları görülmektedir. Gelişmiş ülkelerdeki işletmeler lojistik regresyon ile %89,3, yapay sinir ağları ile %96,6 ve karar ağaçları ile %92,1 doğrulukla tahmin edilmişlerdir. Gelişmekte olan ülkelerdeki işletmeleri lojistik regresyon %80,6, yapay sinir ağları %94,4 ve karar ağaçları %91,3 doğrulukla gruplamıştır. Dolayısıyla, başarısızlık tahmini için en başarılı yöntemin yapay sinir ağları olduğu tespit edilmiştir.
Kripto para birimlerine yatırımda beyin aktivitesi
Bu çalışma, geleneksel finans teorilerinden ayrışan bireysel yatırımcı davranışlarını nörofinans perspektifinden incelemektedir. Özellikle kripto para piyasaları odağa alınarak, kripto para yatırımcısı olan ve olmayan bireylerin bilişsel, davranışsal ve nörofizyolojik karar alma süreçleri karşılaştırılmıştır. Dört aşamalı araştırma yönteminde, ilk ve son aşamalarda demografik bilgiler ve risk algıları anketlerle toplanmıştır. İkinci ve üçüncü aşamalarda ise katılımcılar, EEG kaydı eşliğinde Modifiye Iowa Kumar Görevi (IGT) simülasyonuna tabi tutulmuştur. Bu aşamalardan elde edilen olayla ilişkili potansiyeller (ERP) ve frontal asimetri gibi nörofizyolojik veriler detaylıca analiz edilmiştir. Bulgular, kripto para yatırımcılarının daha yüksek finansal bilgi ve risk toleransına sahip olduğunu, ancak piyasaların kendine özgü risklerinin de daha fazla farkında olduklarını göstermiştir. Davranışsal olarak, bu yatırımcılar IGT'de daha hızlı seçim süreleri sergilemişlerdir. Nörofizyolojik analizler, gruplar arasındaki temel farkın motivasyonel eğilimlerden ziyade finansal sonuçların işlenme süreçlerinde olduğunu ortaya koymuştur. Kripto para yatırımcıları, finansal kayıplara karşı istatistiksel olarak belirgin derecede daha düşük bir P300 tepkisi göstermişlerdir. Bu durum, kayıpları nöral düzeyde daha az önemli algıladıklarını ve yüksek volatiliteye uyum sağladıklarını düşündürmektedir. Çalışma, deneyimin finansal karar almanın sinirsel temelini nasıl şekillendirdiğine dair yeni bilgiler sunarak nörofinans alanına katkı sağlamaktadır. Riskli piyasalardaki insan davranışını anlamak için sadece kişilik özelliklerine değil, aynı zamanda nörobilişsel uyum mekanizmalarına odaklanmanın önemini vurgulamaktadır.
Sürdürülebilirlik yaklaşımı kapsamında Türkiye'de tarım finansmanı
Tarım ülkelerin ana kaynağı olması nedeniyle tarım faaliyetlerinin sürdürülebilirliği hayati önem taşımaktadır. Bu nedenle tarım faaliyetlerinin sürdürülebilirliği açısından tarım sektörünün finansman ihtiyacının azami ölçüde karşılanması gerekmektedir. Ekonomik, çevresel ve sosyal sorumluluklar kapsamında sürdürülebilir tarım faaliyetlerinin finanse edilmesi, finans sektörünün sürdürülebilirlik yaklaşımı açısından atması gereken bir adım olarak öne çıkmaktadır. Çalışmamızda, Türkiye'nin tarım sektörüne ilişkin temel veriler incelenmiş, ardından sürdürülebilir finans çerçevesi ele alınmıştır. Türkiye'de tarım sektörünün finansmanı noktasında kurum ve kuruluşlar bazında inceleme yapılmıştır. Yapılan inceleme sonucunda sürdürülebilir tarım finansmanına ilişkin sorunlara ve çözüm önerilerine yer verilmiştir.
Kripto para fiyatlarının tahmininde makine öğrenmesi modellerinin karşılaştırmalı analizi ve ÇKKV teknikleri ile en iyi yöntemin belirlenmesi
Kripto para birimleri son yıllarda büyük bir ilgi odağı haline gelmiştir ve birçok kişi tarafından yatırım fırsatı olarak görülmektedir. Ancak, kripto para piyasası oldukça volatil bir yapıya sahip olduğundan, fiyat tahminleri yapmak zorlu bir görev halini almıştır. Bu kapsamda bu tezin amacı; kripto para birimlerinin fiyat tahmini için farklı makine öğrenmesi modellerini karşılaştırmak ve Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) teknikleri aracılığıyla en etkili yöntemi belirlemektir. Çalışmada, kripto paralara ait geçmiş fiyat hareketleri, teknik analiz göstergeleri, makroekonomik değişkenler ve yatırımcı duyarlılığına ilişkin göstergeler bir arada değerlendirilmiş ve 2018–2023 dönemine ait günlük veriler kullanılarak SVM, LSTM, RF ve XGBoost algoritmalarıyla tahmin modelleri geliştirilmiştir. Modellerin performansları R², MAE, MSE ve RMSE gibi istatistiksel hata metrikleriyle ölçülmüştür. Ayrıca değişkenlerin önem düzeyleri, SVM ve LSTM için permütasyon önem analizi ile, RF ve XGBoost'un ise gömülü önem hesaplama yöntemleri ile analiz edilmiştir. Son aşamada, en iyi yöntemi ÇKKV teknikleriyle belirlemek amacıyla; CRITIC yöntemi ile kriter ağırlıkları belirlenerek TOPSIS, ARAS ve CODAS yöntemleriyle sıralamalar yapılmış ve genel sıralama Copeland yöntemi ile elde edilmiştir. Sonuçlara göre dört yöntemde kripto para fiyatlarını tahmin etmede başarılı olmuştur. Copeland yöntemine göre en yüksek genel başarıyı XGBoost algoritmasının sağladığı görülmektedir. LSTM algoritması ikinci sırada yer alırken, RF üçüncü ve SVM dördüncü sırada yer almıştır.
Makro ekeonomik değişkenlerin menkul kıymet borsası endekslerine etkisi: BİST-100 örneği
Each individual's investment orientation is different from the past to the present. While some investors turn to real estate, which we call the risk-free group, some investors turn to risk-bearing tools. The most important of these groups is stocks. Although it contains risks, it is preferred by almost everyone. The popularity of this much has created the securities exchanges. The mentioned exchanges are available in every country and open to people in different ways. The Istanbul stock exchange (Borsa Istanbul) stood in Istanbul in Turkey. The most well-known index of the mentioned stock exchange is the BIST-100 index, and many macroeconomic variables affect the returns of this index. In this context, this study aims is to determine the impacts of macroeconomic variables on the BIST-100 index. The variables used in this study are the exchange rate of TL / USD and TL / Euro, inflation rate, interest rate, money supply, gold price, and geopolitical risk. The data is analyzed by using the VAR model based on monthly data between 01.07.2014 and 01.01.2021. According to the Granger causality test results, there is causality from BIST-100 index to the exchange rate of USD and from money supply to BIST-100 index. On the other hand, the impulse response test also provides a negative bidirectional relationship between the BIST-100 index and the exchange rate of TL/USD. Therefore, different relations between the BIST-100 index and the variables have been determined. Keywords: BIST-100 Index, VA
Gelişmekte olan ülkelerde orta sınıf yaratmanın bır aracıolarak İslami bankacılık sistemi: Kongo Demokratık Cumhuriyeti örneği
This study analyzes the Islamic banking and financial system in developing countries with the example of the Democratic Republic of Congo (DRC). It presents the Islamic financial system not only as the best alternative to the traditional financial system but also as the best tool for the creation of a middle class in developing countries, as in the case of the DRC. Unlike many other studies, this study provides a more specific analysis to reconcile the Islamic financial and banking system with the concept of the middle class in developing economies of Africa, without being limited to presenting only the alternative side of the Islamic financial system. Based on the proven role of creating the middle class in the development of developed countries, the role of the Islamic finance system in creating the middle class in developing countries is discussed.
Ekonomik büyüme, finansal kalkınma ve doğrudan yabancı yatırımların CO2 emisyonları ile ilişkisi: Türkiye örneği
Tarih boyunca, belirli dönemlerde, atmosfer ve yer kürede meydana gelen çeşitli değişimler sonucu, Dünya'da iklim değişiklikleri oluşmuştur. Bu değişimlerden kaynaklı olarak, zaman zaman Dünya genel sıcaklığı artarken, zaman zaman da düşüşler yaşanmıştır. İklim sıcaklıklarında meydana gelen bu değişimler, gezegenimizdeki tüm canlıları etkilerken, medeniyetlere dahi tesir etmiştir. Sanayi Devrimi sonrası, endüstriyelleşmenin yaygınlaşması ile, atmosferdeki sera gazlarının oranlarında hızlı bir artış yaşanmış ve bu durum küresel ısınmaya sebebiyet vermiştir. Bu çalışmada, küresel ısınmanın neden ve sonuçlarını gözlemleyebilmek maksadıyla; Türkiye'de CO2 emisyonları ile ekonomik büyüme, finansal kalkınma ve doğrudan yabancı yatırımlar, 1985- 2015 dönemine dair yıllık veriler ile, Paseran ve Shin'in geliştirmiş olduğu Otoregresif Dağıtılmış Gecikme Modeli (ARDL) kullanılarak incelenmiştir. Çalışma sonucunda; CO2 emisyonları ile ekonomik büyüme arasında ters U ilişkisi bulunmuştur. Bu nedenle Çevresel Kuznet Eğrisi'nin varlığı Türkiye için desteklenmiştir. Bunun yanı sıra, CO2 emisyonları ile finansal kalkınma arasında U ilişkisi tespit edilmiştir. Doğrudan yabancı yatırımların ise Türkiye'de, CO2 emisyonlarını pozitif etkilediği bulunmuştur. Bu nedenle Türkiye için, Kirlilik Sığınağı Hipotezi geçerli olmaktadır.
COVID-19 işsizlik ve enflasyon üzerine etkisi: VAR modeli analizi
Her ülke ekonomisi için önem arz eden işsizlik ve enflasyon, geçmişten günümüze her daim gündemde olmuştur. Günümüzde yaşanan sosyal, kültürel ve ekonomik olaylardan doğrudan etkilenen bu iki makroekonomik gösterge, sıklıkla akademik çalışmalara konu olmaktadır. Bu olaylara örnek teşkil eden ve günümüzde tüm dünyanın etkisi altında kaldığı COVID-19 pandemisinin işsizlik ve enflasyon üzerine etkileri de incelenmeye değer bir konudur. Bu sebeple, bu çalışmada Türkiye'de görülen ilk vaka tarihi itibariyle, 2020:03 – 2022:03 dönemleri arasında enflasyon, işsizlik ve COVID-19 günlük yeni vaka sayıları arasındaki ilişki Vektör Otoregresyon Modeli (VAR) ile analiz edilmiştir. Analiz sırasında veri setleri, VAR modeline ait Granger nedensellik, etki-tepki ve varyans ayrıştırması testleri ile incelenmiştir. Çalışmada elde edilen ampirik bulgular doğrultusunda enflasyon ve günlük yeni vaka sayısı arasında çift yönlü, işsizlik ve günlük yeni vaka sayısı arasında tek yönlü bir ilişki tespit edilmiştir.