İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Finans›Ortalama-Varyans Portföy Optimizasyonu (Markowitz)
Regression model

Ortalama-Varyans Portföy Optimizasyonu (Markowitz)

Markowitz Mean-Variance Portfolio Optimization · Ayrıca şöyle bilinir: Markowitz portfolio theory, modern portfolio theory, efficient frontier optimization, Ortalama-Varyans Portföy Optimizasyonu (Markowitz)

Ortalama-varyans portföy optimizasyonu, Harry Markowitz tarafından 1952'de tanıtılan modern portföy teorisinin temel modelidir. Beklenen getiri-risk (varyans) düzleminde portföyleri tanımlar ve her risk seviyesi için en yüksek beklenen getiriyi sunan tahsislerin etkin sınırını çizer; bu, minimum-varyans portföyünü, maksimum-Sharpe-oranı portföyünü ve kısıtlı varyantları kapsar.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Ortalama-Varyans Portföy Optimizasyonu (Markowitz)
ARIMA (Autoregressive In…Kredi Riski Modelleri (M…Faiz Oranı Modelleri (Va…Risk Parity (Eşit Risk K…VaR Geri TestiÇok Faktörlü Risk Modeli…Risk Factor PCA (Risk Fa…

Ne zaman kullanılır

Makul bir getiri geçmişine (model en az 60 gözlem, ideal olarak çok daha fazlasını bekler) ve durağan bir zaman serisi yapısına sahip olduğunuzda, birden fazla varlık arasında bir portföy oluşturmak veya yeniden dengelemek için ortalama-varyans optimizasyonunu kullanın. Getirilerin ortalamaları ve kovaryans matrisi tarafından yeterince tanımlandığı varsayılır, normallik ideal durumdur. Sürekli getiri serileri yerine önceliklendirme ve tahmin hedefleri için en uygunudur. Getiri geçmişi kısaysa, getiriler durağan değilse veya kovaryans tahmini güvenilmeyecek kadar gürültülüyse güvenilmezdir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Beklenen getiri ve risk arasındaki ödünleşme ve çeşitlendirme için titiz, optimizasyon tabanlı bir çerçeve sağlar.
  • Minimum-varyans ve maksimum-Sharpe-oranı portföyleri dahil olmak üzere tam etkin sınırı üretir.
  • Pratik uzun-sadece ve yoğunlaşma kısıtlarını barındırır ve sağlam kovaryans tahmincilerini kabul eder.
Sınırlılıklar
  • Çıktı ağırlıkları, girdilerdeki tahmin hatasına son derece duyarlıdır — model 'hata maksimize edici' gibi davranır.
  • Kovaryans matrisi tahmini gürültülüdür; onu stabilize etmek için büzülme (Ledoit-Wolf) gereklidir.
  • 250 gözlemden az olduğunda kovaryans matrisi güvenilmezdir ve risk-paritesi modeli tercih edilir.
  • Durağan olmayan getiriler optimizasyonu yanıltıcı hale getirir ve öncelikle fark alma veya ARIMA tarzı bir işlem gerektirir.

SSS

Etkin sınır nedir?

Her risk (varyans) seviyesi için en yüksek beklenen getiriyi sağlayan portföylerin eğrisidir. Sınırın altındaki portföyler baskılanmıştır; aynı riskle daha yüksek beklenen getiriye sahip başka bir karışım her zaman bulabilirsiniz.

Optimize edilmiş ağırlıklar neden girdilere bu kadar duyarlıdır?

Ortalama-varyans optimizasyonu bir 'hata maksimize edici' gibi davranır: tahmin edilen beklenen getiriler veya kovaryanslardaki küçük hatalar, ağırlıklarda büyük salınımlara dönüşür. Sağlam kovaryans tahmini ve kısıtlar bu istikrarsızlığı azaltır.

Kovaryans matrisi için neden Ledoit-Wolf büzülmesi kullanılır?

Örnek kovaryans matrisi, özellikle varlık sayısı geçmişe göre büyük olduğunda gürültülüdür. Ledoit ve Wolf'un (2004) büzülme tahmincisi, optimizasyonu stabilize eden ve daha güvenilir ağırlıklar sağlayan iyi koşullandırılmış bir matris üretir.

Neden bunun yerine bir risk-paritesi modeli kullanmalıyım?

Getiri geçmişi kısaysa — yaklaşık 250 gözlemden az — kovaryans matrisi güvenilmez hale gelir ve ortalama-varyans ağırlıkları güvenilmez olur. Risk katkısına göre tahmini getirilerden ziyade tahsis yapan bir risk-paritesi modeli o zaman daha sağlam bir alternatiftir.

Kaynaklar

  1. Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x ↗
  2. Ledoit, O. & Wolf, M. (2004). A Well-Conditioned Estimator for Large-Dimensional Covariance Matrices. Journal of Multivariate Analysis, 88(2), 365-411. DOI: 10.1016/S0047-259X(03)00096-4 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Markowitz Mean-Variance Portfolio Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/finance/portfolio-optimization-mean-variance

İlişkili yöntemler

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliKredi Riski Modelleri (Merton, KMV, CreditMetrics)Faiz Oranı Modelleri (Vasicek, CIR, Nelson-Siegel)Risk Parity (Eşit Risk Katkısı) Portföy ModeliVaR Geri Testi

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • Kredi Riski Modelleri (Merton, KMV, CreditMetrics)Finans↔ karşılaştır
  • Faiz Oranı Modelleri (Vasicek, CIR, Nelson-Siegel)Finans↔ karşılaştır
  • Risk Parity (Eşit Risk Katkısı) Portföy ModeliFinans↔ karşılaştır
  • VaR Geri TestiFinans↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Çok Faktörlü Risk Modeli (Fama-French, APT)Risk Factor PCA (Risk Faktörü Temel Bileşen Analizi)

Benzer yöntemler

Black-Litterman Portföy ModeliRisk Parity (Eşit Risk Katkısı) Portföy ModeliSermaye Varlıkları Fiyatlandırma Modeli (CAPM)Risk Factor PCA (Risk Faktörü Temel Bileşen Analizi)Koşullu Risk (Beklenen Kayıp)Risk'te Değer (VaR)Çok Faktörlü Risk Modeli (Fama-French, APT)Çok Amaçlı Optimizasyon

İlgili referans kavramlar

Finansal EkonomiPortfolio Choice • Investment DecisionsGenel Finansal PiyasalarDışbükey OptimizasyonMatematiksel OptimizasyonFinancial Economics

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Mean-Variance Portfolio Optimization (Markowitz Mean-Variance Portfolio Optimization). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/finance/portfolio-optimization-mean-variance · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Harry Markowitz
Year
1952
Type
Mean-variance optimization model
Objective
Maximise expected return for a given variance (or minimise variance for a given return)
Output
Portfolio weights on the efficient frontier
MinSample
60
İlişkili yöntemler
ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliKredi Riski Modelleri (Merton, KMV, CreditMetrics)Faiz Oranı Modelleri (Vasicek, CIR, Nelson-Siegel)Risk Parity (Eşit Risk Katkısı) Portföy ModeliVaR Geri Testi
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil