Regresyon Analizi – Veri Toplama

Regresyon analizi yöntemini kullanarak yaptığım çalışmalar sonucu elde ettiğim bulguları sıklıkla yazılarımda paylaşıyorum. Bu kapsamda, bu yöntemi merak eden okuyucularımdan bazıları daha detaylı bir örnek üzerinden uygulamayı görmek istediler. Bu ricayı kırmayarak süreci daha detaylı açıklayan bir yazı yazmaya karar verdim. Aslında, regresyon yöntemi ile yaptığım analizleri yatırım kararlarımda nasıl kullandığımı Tarihsel Fiyat Dinamikleri başlıklı yazı serisinde örnekler üzerinden anlatmıştım. Haber Bültenine üye olan arkadaşlarımızda Bist 30‘da yer alan şirket analizlerine düzenli olarak ve Bist 30 dışında olan şirketlere dair isteklerini bana bildirerek erişim sağlayabiliyorlar. Ayrıntılı bilgi için şu yazıya bakabilirsiniz.

Regresyon analizini ne için kullanıyorum?

Öncelikle, bu yöntem kısa vadeli al-sat stratejisi için uygun değil. Kısa vadede piyasanın etkin çalıştığını ve hisse fiyatlarının ne yönde hareket edeceğinin kestirilmesinin mümkün olmadığını düşünüyorum. Henüz etkin piyasa kavramı ile tanışmayan okuyucularıma “Etkin Piyasa Hipotezi ve Yatırım” başlıklı yazıma bir göz atmalarını şiddetle tavsiye ederim. Regresyon analizi orta ve uzun vade yatırım yapmayı düşünenler için anlamlı olabilir. Bununla birlikte, orta-uzun vadede hisse fiyatlarının ekonominin genel yükseliş – çöküş döngülerinden etkilendiğini varsayıyorum. Diğer bir deyişle ekonomik döngüye bağlı olarak hisse fiyatının trend değerinden sapacağını ve daha sonra trend değerine geri döneceğini varsayıyorum. Bu varsayımların ışığında regresyon analizi ile tarihsel fiyat dinamiklerine bakarak bir hissenin fiyatının ucuz mu pahalı mı olduğuna karar veriyorum. Yalnız altını çizmek istediğim bir nokta daha var: sadece bu analize bakarak alım yapmıyorum. Tercihen Bist 30’da yer alan, kurumsallaşmış ve iyi yönetilen şirketlerle ilgileniyorum. Spekülatif ve aşırı popüler hisselerden uzak duruyorum.

Regresyon analizine örnek: OTOKAR

Kendi portföyümde yer alan hisselerden OTOKAR üzerinden regresyon analizini biraz daha detaylı açıklayacağım. Bildiğiniz gibi OTOKAR esas olarak savunma sanayi alanında faaliyet gösteren Türkiye’nin en büyük özel savunma sanayi şirketlerinden biri. Ek olarak otobüs gibi araçlarda üretip satıyor. Sadece yurtiçi üretim değil ihracat da yapıyor. Ayrıca, tamamen özel sektör mülkiyetinde ve kurumsal bir yönetime sahip. Özetle, benim bir şirkette aradığım temel niteliksel kıstasları karşılıyor.

Veri kaynakları

Fiyata ilişkin zaman serisi

Regresyon analizi için gözlem sayısının olabildiğince çok olması önemli. Yani mümkün olduğunca uzun bir zaman serisi arıyorum. Eski Türkiye’de İMKB, fiyat ve diğer değişkenlere ilişkin zaman serisi verilerini bedava olarak küçük yatırımcının erişimine sunuyordu. Yeni Türkiye’de sadece parayı bastıran bu verilere Borsa İstanbul’dan ulaşabilir. Neyse ki bazı yabancı şirketler (investing.com ve Yahoo Finance gibi) bu verilerin bir kısmını bedava sunuyorlar. Benim fiyatlara ilişkin ana veri kaynağım Yahoo Finance. Çünkü Yahoo Finance fiyat verilerini hisse bölünmeleri ve kar payı dağıtımlarını dikkate alarak ayarlıyor. Bu ayarlamalar olmadan yapılacak bir analiz hatalı olacaktır. Son olarak aylık verileri kullanarak analiz yapıyorum. Haftalık yada günlük verileri de kullanarak analiz yapmak mümkün. Ancak, enflasyon rakamları aylık yayımlandığı için fiyat ve kur verilerini de aylık bazda kullanmak daha doğru olur diye düşünüyorum.

Yahoo Finance sayfasını açıp “Quote Lookup” (hisse bul) bölümüne OTKAR kısaltmasını yazarsanız aşağıdaki sayfa açılacaktır. Bu sayfada “Historical Data” (tarihsel veri) sekmesini tıklayarak tarihsel zaman serisi verisinin olduğu sayfayı açabiliriz.

Bu sayfada “Time Period” (zaman aralığı) seçeneğini maksimum olarak belirledim. Ayrıca, “Frequency” (sıklık) seçeneğini “monthly” (aylık) seçip, “Apply” (uygula) tuşuna basıyoruz.

Sonuç aşağıdaki şekilde görüldüğü gibi oluyor. Ay bazında açılış (open), kapanış (close*), en yüksek (high) ve en düşük (low) fiyat verileri çıkıyor. Ancak bize lazım olan hisse bölünmeleri ile kar payı dağıtımları dikkate alınmış kapanış fiyatı. O da “Adj Close**” sütununda yer alıyor. Şimdi bu veriyi “Download Data” sekmesine tıklayarak bilgisayarımıza indirebiliriz.

Kur değerine ilişkin zaman serisi

Yahoo Finance’dan indirdiğimiz fiyat veri dosyasında (.csv) veriler TL cinsinden. Ancak bildiğiniz gibi ben Borsa İstanbul’da ki hisse senetlerini dolar cinsinden analiz etmenin daha doğru olduğunu düşünüyorum. Hesabı kitabı neden dolar olarak yaptığımı merak eden yeni okuyucularım; “Enflasyon ve Para“, “Dolar/TL Kurunu Etkileyen Faktörler” ve “Bist 100 Üzerine Bazı Notlar” başlıklı yazılarıma bir göz atabilirler. Doğal olarak aylık bazda kur verilerine ihtiyaç var. Aylık bazda $/TL kuru verilerini de Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Elektronik Veri Dağıtım Sistemi veritabanından indiriyorum.

Aşağıdaki resimde görüldüğü gibi TCMB’nin sayfasına girip, “İstatistikler” sekmesine tıkladığınızda EVDS’ye erişebilirsiniz.

EVDS açıldığında sol üst taraftaki menüden “Tüm Seriler” sekmesini seçin.

Bir sonraki adımda sol yandaki menüden “Kurlar” sekmesini seçerek kurlara ilişkin sorgulama yapacağımız sayfaya erişiyoruz.

Son olarak, ilgilendiğimiz değişkenleri seçip, gözlem sıklığını (aylık), ondalık kısmı ve dönemi belirliyoruz. “Rapor Seçenekleri” ifadesinin altında istediğimiz formata tıklayarak raporumuzu oluşturuyoruz.

Sorgulama sonucunda aşağıdaki gibi bir rapor elde ettik. Son olarak, sağ üstteki Excel ikonunu tıklayarak dosyayı bilgisayarımıza indiriyoruz.

Enflasyona ilişkin zaman serisi

Ekonomik teori açısından 20 yıl önceki 1 dolar ile bugünkü 1 dolar aynı değil. Enflasyon dolayısıyla farklı tarihlerdeki bir dolarların alım güçleri farklı. Yani biri elma bir armut. Cebir yani toplama/çıkarma/çarpma/bölme işlemleri yapabilmek için ikisinin de aynı cins olması gerekiyor: ya elma ya armut yapmak zorundayız. Gündelik hayatta bu gerekliliği görmezden geliyoruz. Ancak, finansal hesaplarda bu işlemi yapmazsak büyük bir hata yapmış oluruz. Cari fiyatları enflasyondan arındırma işlemi için de Federal Reserve Bank of St. Louis Economic Research (FRED) veri tabanından ABD tüketici fiyatları endeksine ilişkin verileri elde ediyorum.

Aşağıdaki şekilde FRED’in internet sayfasını görebilirsiniz.

Sayfanın biraz aşağısında “Consumer Price Index for All Urban Consumers: All Items” linki var. Linke tıkladığınızda 1947 yılından itibaren aylık bazda tüketici fiyatı endeksi grafiğine ulaşabilirsiniz.

Aynı sayfanın sağ üst köşesindeki “Download” sekmesi ile verileri bilgisayarınıza indirebilirsiniz.

Regresyon analizi için veri dosyası

Şimdi topladığımız bu verileri tek bir veri dosyasında birleştireceğiz. Tabi bunu yapabilmek için bir tanede istatistik programı kullanmanız gerekiyor. Zira her programın veri dosya formatı farklı olabiliyor. Örneğin ben Stata kullanıyorum. Ama piyasada pek çok ücretsiz program da var. Herhangi biri iş görür. Aşağıdaki şekilde görüldüğü üzere analizimizi yapacağımız veri dosyasını oluşturdum. Farklı formatlar nedeniyle, fazla deneyiminiz yoksa, veri dosyasını hazırlama işi biraz süre alabilir. Aşağıdaki şekilde regresyon analizimiz için hazırladığım veri dosyasının ekran görüntüsünü görüyorsunuz. Bütün değişkenleri kullanmayacağız. Kullanacağımız değişkenleri ise adjclose (hisse fiyatı), dollar (dolar/TL kuru) ve cpi_usa (ABD tüketici fiyatları endeksi) olarak sıralayabilirim.

Veri dosyamız hazır olduğuna göre bir sonraki adımımız regresyon analizi olacak. Ancak o kısmı bir sonraki yazıya bırakıyorum. Zira şimdiden uzun bir yazı oldu.

Copyright secured by Digiprove © 2020 Pintidegiltutumluyum