BIST sürdürülebilirlik endeksi için Markov zinciri analizi
Citation
Işık, Çağrı. BIST sürdürülebilirlik endeksi için Markov zinciri analizi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024.Abstract
Bu çalışmada, Borsa İstanbul (BIST) Sürdürülebilirlik Endeksi'nde yer alan şirketlerin hisse senedi fiyatlarının Markov zinciri analizi ile incelenmesi amaçlanmıştır. Sürdürülebilirlik, günümüz finansal piyasalarında önemli bir yer tutmakta olup, bu endeks, şirketlerin çevresel, sosyal ve yönetimsel performanslarını değerlendirmektedir. Araştırma kapsamında, BIST Sürdürülebilirlik25 Endeksi'ndeki hisse senetlerinin günlük kapanış fiyatları Markov zincirleri kullanılarak analiz edilmiştir. Bu analizde, hisse senetlerinin gelecekteki fiyat hareketlerinin olasılıkları hesaplanmış ve bu sayede uzun vadeli yatırım stratejilerine yönelik çıkarımlar yapılmıştır. Çalışmada, hisse senedi fiyatlarının değişim eğilimleri üç farklı durum (değer artışı, sabit kalma ve değer kaybı) üzerinden modellenmiştir. Geçiş olasılıkları matrisleri kullanılarak, hisse senetlerinin gelecekteki durumları tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, BIST Sürdürülebilirlik Endeksi'ndeki şirketlerin uzun vadeli performanslarını değerlendirme ve sürdürülebilir yatırım stratejileri geliştirme açısından önemli bulgular sunmaktadır. Bu çalışma, sürdürülebilirlik endeksleri ve finansal analizler konusunda literatüre katkı sağlamayı hedeflemektedir. This study aims to analyze the stock prices of companies listed in the Borsa Istanbul (BIST) Sustainability Index using Markov chain analysis. Sustainability holds a significant place in today's financial markets, and this index evaluates the environmental, social, and governance performance of companies. In this research, the daily closing prices of the stocks in the BIST Sustainability25 Index were analyzed using Markov chains. This analysis calculated the probabilities of future price movements of the stocks, providing insights for long term investment strategies. In the study, stock price movements were modeled through three different states (price increase, stability, and price decrease). Transition probability matrices were used to predict the future states of the stocks. The results obtained provide important findings for evaluating the long-term performance of the companies in the BIST Sustainability Index and developing sustainable investment strategies. This study aims to contribute to the literature on sustainability indices and financial analysis.