Finansal piyasalarda ileriye dönük tahmin teknikleri için istatistik ve finansal ekonometri bilimlerinden yoğun olarak faydalanılmaktadır. Son 2-3 yıldır bu alana yapay zekâ ve makine öğrenmesi gibi yeni disiplinlerin de eklenmiş olmasıyla birlikte finansal tahmin imkânları hızla genişlemektedir.
Malum herhangi bir tahmin öncesinde yapılan analiz esasında olayı tahlil etme anlamına gelmektedir. Finansal analiz açısından bakıldığında ise, analiz süreci anında bir miktar sezgi gerekli olmakta birlikte yine de esas olan girdi bilimsel bilgi zorunluluğudur.
Analiz yaparken bu bilgi ve sezgi kompozisyonu uygun oranlarda modele karıştırılmalıdır. İşte bilimsel bilginin ve sezginin hangi oranda karıştırılacağı ve nihayetinde hangi piyasa için hangi yöntemin uygulanacağı da bu işin sanatını oluşturmaktadır.
Finansal piyasaları analiz ederken çeşitli yöntemler kullanmak mümkündür. Önemli olan ise en iyi sonuca ulaşmaktır. En muhtemel sonuca ulaşıldığı sürece yöntemin tartışıldığı pek görülmemiştir.
Neticede analiz yöntemleri tümüyle yüksek matematiğe dayalı istatistik modellerden, piyasadaki yatırımcı hareketlerini gözlemlemeye kadar varan değişik formlarda karşımıza çıkmaktadır.
Hisse senedi fiyatlarının istatistiksel davranışı
1930’lardan bugüne kadar yapılmış olan birçok çalışmada çeşitli finansal karakteristikleri deneysel analize tabi tutarak, fiyat hareketlerinin kestirilebilir olmadığı sorusunu cevaplamaya çalıştıklarını görmekteyiz.
Bu çalışmalarda Sn n≥1 finansal varlık fiyatlarının logaritmik artışlarının birbirlerinden bağımsız olması gerektiği gibi ilginç sonuçlar ortaya çıkarmış olmasına rağmen ne ekonomistlerin ne de uygulamacıların o dönemde fazla dikkatini çekmemiştir.
Kendal, finansal göstergelerin değişimi için modern bir araştırma alanına yol açmıştır. Kendal analizinin başlangıç noktası; hisse senedi ve mal fiyatlarındaki “devreselliğin” belirlenmesidir. Kendal analizinin sonucunda S = (Sn) fiyatlarının logaritmalarının “rassal yürüyüş” gibi davrandığını ileri sürmüştür.
O dönemden bugünlere kadar tanımlayıcı istatistikler içerisinde yapılan ilk veri analizlerinde frekans tabloları ve grafiklerin kullanıldığını görüyoruz. Daha sonra merkezi eğilim istatistik parametreleri olan ortalama, mod ve medyan değerleri incelenmektedir. Mod, veri içerisindeki en çok görülen değer olurken, medyan ise seri içerisindeki tam ortanca değeri vermektedir. Yaygınlık ölçütleri olarak da aralık, varyans, standart sapma ve değişim katsayısı gibi değerlerden temel veri analizlerine konu olmaktadır.
Değişim katsayısı göreceli getirinin ve riskin bir ölçüsüdür. Her zaman yüzde (%) ile ölçülür. Sapmanın ortalamaya oranı olarak ifade edilen kavram birbirinden farklı iki seçeneği ya da iki grubu karşılaştırırken kullanılan bir ölçüttür.
Regresyon analizi ve ilişki ölçümüne dayalı başka analizleri yapmadan önce, iki değişken arasındaki ilişkinin gerçek mi yoksa sahte mi olduğunun araştırılması son derece önemlidir. Zaman serilerinin durağanlık (Stationary) varsayımı önem taşıyan varsayımlardan biridir. Zaman serileri kullanılarak yapılan regresyon analizleri genellikle tahmin (forecasting) amacı ile kullanılır. Tahminlerin tutarlılığı da yukarıda bahsedilen durağanlık varsayımı ile çok yakın ilişki içindedir.
Bir zaman serisi bir olasılıklı (stokastik) ya da rassal (random) süreç ile ortaya çıkmış olabilir. Bu zaman serisi verileri ana süreci temsil eden bir örneklem gibidir ve ana sürecin belli bir dönem için gerçekleşmiş durumudur. İstatistiksel analizlerde çoğunlukla anakütleye ilişkin varsayımlarda örneklem verileri kullanılması gibi, zaman serilerinde de geride kalan stokastik sürece ilişkin varsayımlar yapmak için kullanılır.
Yılbaşında bu konu hakkında bir şeyler yazma isteği Ekonomim Gazetesi köşe yazarlarından Sayın Zeynep Aktaş’ın sosyal medya hesabından paylaşmış olduğu “Borsa 2026 yılını hangi seviyeden kapatır?” sorusunu gördüğümde oluştu.
Finnet Analiz Expert ürününü kullanarak geriye dönük 38 yıllık BİST.100 endeksi verilerini dikkate alarak yapmış olduğu analiz çalışmasına göre BİST.100 endeksine ilişkin istatistik tahmin sonuçları şu şekilde çıkmıştır;
2026 yılı sonunda BİST.100 en düşük 12.950 seviyesinden, en yüksek 15.200 seviyesinden ve en muhtemel olarak 14.640 seviyesinden kapanış gerçekleştireceği sonucu ortaya çıkmaktadır.
2026 yılında endeksin yıllık getiri aralığının %25-%35 seviyelerinde oluşabileceğini söyleyebiliriz. Geriye dönük olarak son 10 yıllık ağırlıklı endeks ortalama getirisinin de aynı seviyelerde olduğunu görmekteyiz.
BİST.100 endeksinin 1988-2025 yılları arasındaki 38 yıllık dönem içerisinde ortalama yıllık getirisi %46 düzeyinde gerçekleşmiştir. Pozitif getirili yıl sayısı 24, negatif kayıp yıl sayısı ise 14 şeklindedir. İlgili dönem boyunca pozitif getirili yıl oranı %63, negatif kayıp yıl oranı da %37 olmuştur. Endeksin en yüksek getirisi %493 olurken, en düşük getiri miktarı -%52 olarak gerçekleştiğini görüyoruz.
Borsanın uzun dönemli temel istatistik analiz sonuçlarını bu şekilde paylaştıktan sonra önemli bir kaç bulguyu paylaşmakta yarar bulunmaktadır. Finansal varlık getiri dağılımlarının normal dağılıma uyduğunu kabul edersek (genellikle normal dağılım değildir!) kısa dönemde zarar olasılığı daha yüksektir. Kısa dönemde getirisine göre daha riskli olan finansal varlıklar uzun dönemde daha az riskli olacaktır. Bu nedenle kısa dönemde portföylerde risk yönetimi prensiplerinin uygulanması daha fazla öneme sahiptir.
Yapılan akademik çalışmalar finansal getirilerin dağılımlarının şişman kuyruklara sahip olduğunu göstermiştir (leptokurtotik dağılım). Bunun yanısıra finansal getirilerin volatilitesi zaman içerisinde değişmektedir. (volatility clustering)
Borsa üzerine gerçekleştirilen finansal model tahminlerinde, BIST endeksine ait haftalık verilerde asimetri ve kaldıraç etkileri belirgin bir şekilde öne çıkarken, günlük verilerde asimetri etkisi düşük olmaktadır. Haftalık verilerle yapılan tahminlerde, olumsuz haberlerin volatilite üzerindeki etkisinin olumlu haberlerden daha yüksek olduğu yani kaldıraç etkisinin mevcut olduğu söylenebilmektedir. Bunun en önemli nedenlerinden bir tanesi, yatırımcıların son 10-15 yılda belli dönemlerde yaşanan krizlerden edindikleri tecrübeyle olumsuz haberlere karşı gösterdikleri aşırı reaksiyon olduğu söylenebilir.
Türkiye’de borsa yatırımcıları özellikle düşüş yönlü spekülatif hareketlere karşı aşırı hassas durumdadır. Olumsuz senaryolara göre oluşturulan beklentiler endeksteki aşağı yönlü hareketlerin yukarı yönlü hareketlerden daha şiddetli olmasına neden olmaktadır.
Sonuç olarak yıl sonu geldiğinde istatistik değerleri ile gerçekleşen sonucu karşılaştırdığımızda geçmiş getirilerin veya kayıpların gelecekte gerçekleşebilecek olası getiri veya kayıpların herhangi bir garantisini vermeyeceğini tekrar hep birlikte hatırlayacağız.
Kaynak: https://www.finnet.com.tr/FinnetStore/Tr/Urun/AnalizExpert
