Fama French finansal varlık fiyatlama modellerinin geçerliliğinin BİST geri alım endeksinde test edilmesi

Abstract

Sermaye piyasalarını konu alan yaygın araştırma alanlarından biri, varlıkların fiyatlarının doğru bir şekilde belirlenmesidir. Bu amaçla, finansal piyasaların getirilerini dinamik olarak belirlemek ve yatırım kararlarını optimize etmek için çeşitli fiyatlama modelleri geliştirilerek sermaye piyasalarında test edilmiştir. Özellikle Fama ve French'in çok faktörlü finansal varlık fiyatlama modelleri, literatürde geniş bir şekilde kabul edilmiş ve piyasaların karmaşık dinamiklerine önemli bir çerçeve sunmuştur. Bu tez çalışmasında, Fama ve French varlık fiyatlama modellerinin getiri dinamiklerini açıklamada uygulanabilirliğini ve etkinliğini araştırmak için Borsa İstanbul (BİST) Geri Alım Endeksinde yer almış şirketlerin 2019:Q1-2024:Q1 dönemine ait 21 çeyreklik veri setleri kullanılmıştır. Çalışma, piyasa riski, büyüklük, değer, kârlılık, momentum ve yatırım faktörlerini içeren bu çok faktörlü modellerin, Türkiye gibi gelişmekte olan bir pazarın benzersiz finansal dinamiklerini ne kadar iyi yakalayabildiğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Analiz sonuçlarına hem R2 hem de düzeltilmiş R2 değerleri dikkate alındığında Borsa İstanbul Geri Alım Endeksinde yer alan firmaların pay getirilerini en iyi açıklayan modelin FF6F modeli olduğu görülmüştür. FF6F modelinden sonra ise getirileri en iyi açıklayan faktör modelinin FF4F modeli olduğu tespit edilmiştir. Pay getirilerinin açıklanmasına katkı sunabilecek en zayıf faktör modeli ise FF3F modeli olarak belirlenmiştir.

One of the common research areas on capital markets is the accurate determination of asset prices. For this purpose, various pricing models have been developed and tested in capital markets to dynamically determine the returns of financial markets and optimize investment decisions. In particular, Fama and French's multi-factor financial asset pricing models have been widely accepted in the literature and have provided an important framework for the complex dynamics of markets. In this thesis, 21-quarter datasets of companies included in Borsa Istanbul (BIST) Buyback Index for the period 2019:Q1-2024:Q1 were used to investigate the applicability and effectiveness of Fama and French asset pricing models in explaining return dynamics. The study aims to evaluate how well these multi-factor models, which include market risk, size, value, profitability, momentum and investment factors, can capture the unique financial dynamics of an emerging market like Türkiye. When both R2 and adjusted R2 values are taken into account in the analysis results, it is seen that the FF6F model is the model that best explains the stock returns of the companies in the Borsa Istanbul Buyback Index. After the FF6F model, it is determined that the factor model that best explains the returns is the FF4F model. The weakest factor model that can contribute to the explanation of stock returns is determined as the FF3F model.