Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yazarlar
Yayınlar
- MakaleYalnız künye2026Scopus SJRQ2Analyzing IPO Performance on Borsa Istanbul: A Hybrid Econometric and Machine Learning Framework (2013-2025)
Ayberkin, Doruk
This study examines the determinants of the performance of initial public offerings (IPOs) conducted by 237 firms across 38 sectors on the Istanbul Stock Exchange between 2013 and 2025, using a hybrid analytical framework. To analyze the impact of sector characteristics, firm-level financial indicators, supply structure, and market timing on the returns of USD-denominated IPOs, this study combines heteroskedasticity-resistant ordinary least squares (OLS) regression with tree-based ensemble machine learning algorithms (random forest, XGBoost) and benchmark models (support vector regression, artificial neural network). The distributional characteristics of returns from IPOs highlight the use of nonlinear modelling techniques characterized by high positive skewness (5.12) and excess kurtosis (45.24). Our findings reveal significant sectoral heterogeneity. According to the findings, the Financial Services and Fisheries sectors showed statistically significant superior performance, while the Metal Mining, Insurance, and Construction sectors underperformed. Transportation and Storage exhibited the highest point estimate but did not reach conventional significance levels. The XGBoost machine learning model, with an R 2 of 0.869 and a mean absolute error (MAE) of 17.87, achieved superior single-split prediction accuracy compared to the OLS method, which yielded an R 2 of 0.220. However, cross-validation analyses indicated that all models exhibited limited out-of-sample generalizability (best CV R 2 = 0.04). The Diebold-Mariano test, conducted to compare prediction performance, confirmed that the artificial neural network (ANN) model provided a statistically significant improvement over the OLS method (DM = 2.121, p = 0.034). The SHAP value analysis used in the models reveals how each feature affects the final predictions, the relative importance of each feature, and the model's dependence on feature interactions. It identifies the IPO price (USD), the USD/TRY exchange rate, and the size of the supply as the most effective estimators with economically significant nonlinear interactions. The study aims to demonstrate the comparative advantages and limitations of ensemble learning under abnormal financial data conditions by presenting detailed sectoral evidence across 38 sectors. In this way, it aims to contribute to the IPO literature in emerging market economies by offering viable policy recommendations for investors, issuers, and regulators in Turkish capital markets.
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2024Risk endeksleri ile borsa endeksleri arasındaki ilişkinin analizi: Borsa İstanbul örneği
Nemat Garashov
Krizin tetikleyici koşulları ve küresel ekonomik kriz sonrası durum, hala belirgin bir değişim göstermemektedir. Piyasalara önemli miktarda likidite enjekte edilmesine rağmen, yapısal sorunlar devam etmekte ve krizin etkilerini hafifletmek için yetersiz kalmaktadır. Bu durum, Avrupa Birliği'nin ekonomik darboğazdan çıkamaması ve dünya genelinde çözülemeyen bir borç sorunuyla karşı karşıya olmasıyla açıkça görülmektedir. Bu durum, mevcut stratejilerin yetersiz olduğunu ve yeni çözümler gerektirdiğini ortaya koymaktadır. 2008'deki küresel ekonomik kriz sonrasında krizin aşılması hakkında farklı görüşler öne sürülmüştür. Bu yüksek lisans tezi, BIST 100, BIST 50 ve BIST 30 endekslerinin, Sistemik Riskin Kompozit Göstergesi (CISS) endeksi, Korku Endeksi (VIX) ve Türkiye Kredi Temerrüt Takası (CDS) endeksleri arasındaki nedensellik ve eşbütünleşme ilişkisini incelemektedir. Bu tez, Türkiye'nin finansal piyasalarındaki dalgalanmaların bu endeksler üzerindeki etkisini araştırmakta ve literatüre katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Bu endeksler, ekonomik belirsizlikler ve finansal istikrarsızlık dönemlerinde piyasa davranışlarını ve risk algısını yansıtmaktadır. Çalışma, nedensellik ve eşbütünleşme testleri kullanarak bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü belirlemede yardımcı olacaktır. Bu testler, endeksler arasındaki uzun ve kısa vadeli dinamikleri ortaya çıkarmada yardımcı olacaktır. Elde edilen sonuçlar, risk yönetimi ve yatırım stratejileri açısından bazı önemli bilgiler sunmaktadır. Bu bilgiler, özellikle Türkiye'nin finansal piyasalarındaki dalgalanmaların bu endeksler üzerindeki etkisini anlamak için önemlidir. Yatırımcılara ve politika yapıcılara, ekonomik belirsizlikler ve finansal istikrarsızlık dönemlerinde daha bilinçli kararlar alma konusunda yardımcı olabilecek bu bilgilerin önemli olduğu düşünülmektedir.
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2017Alternatif yatırım araçlarının hisse senedi fiyatlarına etkisi: BIST'teki sektörler bazında karşılaştırmalı bir analiz
Ahmet Polat
Yatırımcılar, yatırım yaparken bir taraftan yüklendikleri riski minimuma indirmek diğer taraftan getirilerini maksimuma çıkarmak isterler. Yatırım için genel olarak önlerinde dört seçenek bulunmaktadır. Hisse senedi satın alabilecekleri gibi döviz, altın ve faiz gibi alternatif yatırım araçlarını da seçebilmektedirler. Bu çalışmada alternatif yatırım araçlarının BIST'teki sektörler bazında hisse senedi fiyatına etkileri zaman serileri ile analiz edilmiştir. Çalışmada Ocak 2004 – Haziran 2017 dönemine ait aylık veriler kullanılmıştır. BIST'teki sektörleri temsilen beş model oluşturulmuştur. Çalışmada bağımlı değişken olarak BIST'teki sektörler, bağımsız değişken olarak döviz kuru, altın fiyatı ve faiz oranı ele alınmıştır. Ayrıca 2008 küresel krizi kukla değişken yardımıyla dikkate alınmıştır. Sonuç olarak alternatif yatırım araçlarının bütün sektörlerde hisse senedi fiyatını negatif etkilediği tespit edilmiştir. Ancak altın fiyatının etkisi istatistiki açıdan anlamlı bulunmamıştır. Anlamlı etki tespit edilen yatırım araçlarından döviz kurunun, hisse senedi fiyatını faiz oranından daha çok etkilediği belirlenmiştir. Ayrıca bu etkinin en çok BIST Mali Endeksinde en az ise BIST Hizmet Endeksinde olduğu görülmüştür.
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2016Uluslararası Finansal Raporlama Standartlarının (UFRS) Borsa İstanbul firmalarının mali verilerine ve finansal oranlarına etkisi
Yakup Sarıışık
Ekonominin küreselleşmesiyle, Türkiye'de halka açık şirketler hem yabancı yatırımcılarına Uluslararası standartlarda mali verilerini sunma hem de borç verenlerine mali verilerinin şeffaf ve güvenilir olduğunu gösterme adına, 2004 yılından bu yana UFRS'ye uygun mali verilerini düzenlemektedir. Bağımsız denetimden geçen bu şirketler mali verilerini kaliteli bir denetim sonrasında oluşturmaktadır. Kaliteli denetime, girdi faktörleri, süreç faktörleri, sonuç faktörleri, bağlamsal faktörler ve denetim unsurları arasındaki etkileşimler etki eder. UFRS'yi benimseyen ülkeler, bu süreçten farklı şekilde etkilenmiştir. Uyum sürecinde önemli değişiklikleri gerçekleştiren ülkelerin yanı sıra bu değişiklileri gerçekleştiremeyen ülkeler olmuştur. Uluslararası Finansal Raporlama Standartlarını esas alan ve UFRS'ye geçiş yapan Türkiye'de halka açık şirketlerin UFRS öncesi 2002 mali verileri ve 2009 yılı UFRS verileri, bağımsız iki örneklem t-testi, Mood medyan sınaması ve sektörel analiz yöntemlerine tabi tutulmuştur. UFRS'ye geçiş Borsa İstanbul'daki mali verileri büyük oranda, finansal oranları ise kısmen etkilemiştir. Ayrıca mali veriler için bağımsız iki örneklem t-testi, finansal oranlar için Mood Medyan testi daha fazla anlamlı sonuçlar vermiştir.
