Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
343279		A multi-period stochastic portfolio optimization and hedging model applied for the aviation sector in the EU ETS / EU ETS havacılık sektörü için uygulamalı çoklu süreçli stokastik portföy optimizasyon ve koruma modelı Yazar:ERKAN KALAYCI Danışman: YRD. DOÇ. DR. ESMA GAYGISIZ LAJUNEN Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Uygulamalı Matematik Enstitüsü / Finansal Matematik Ana Bilim Dalı Konu:Ekonometri = Econometrics ; Enerji = Energy ; Matematik = Mathematics Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2013 118 s.
Bu tezde, bütün spesifik EU ETS (AB Emisyon Ticaret Şeması) düzenlemeleri ve kurul tanımlı ticaret ve risk kısıtlamaları hesaba katılarak bir hava yolu şirketinin bakış açısından vadeli işlem kontratları kullanarak çoklu süreçli stokastik portföy optimizasyon ve koruma modeli kuracak ve çözümleyeceğiz. Buna göre, CO2 emisyon haklarındaki doğal fiziksel kısa posizyonları korumak için vadeli işlem kontratları içeren en uygun koruma stratejisini geliştireceğiz. Böylece modelde, kar fonksiyonu ve tüm temel gerçek dünya kısıtlamalarının spesifik bileşimine istinaden başarılı ve kapsamlı bir şekilde denklem sistemine yönelik tüm matematiksel formülasyonları elde edeceğiz. Olası tüm durumların uzayını kurabilmek için, kısıtlamaların modellemesine ek olarak, farklı CO2 teslim periyodlarında işlem yapılan EUA (AB Emisyon Hakkı) ve CER (Sertifikalandırılmış Emisyon Azaltım) için ilişkili geometrik Brownian hareketlerinin (GBM) Monte-Carlo (MC) simülasyonlarını çalıştıracağız. Vadeli EUA ve CER fiyatları ve olası tüm durumların uzayına göre kurgulanmış senaryo ağacına dayalı olarak, en uygun satın alma, tutma ve satma kararları (örneğin, vadeli işlem stratejisi) belirlenecek ve buna karşılık gelen kazanımlar hesaplanacaktır. Portföy yöneticisinin maruz kaldığı riski ölçebilmek için gelir dağılımına dayalı olarak, %95 ve %99 güven düzeyi için riske-maruz-değer (VaR) hesaplanacaktır. Akademik literatüre çoklu katkıda bulunacağız. İlk olarak, EU ETS içine dahil edilen yepyeni bir sektör olan havacılığa çoklu süreçli stokastik programlama tekniğini uygulayacağız. MC simülasyonu yapılmış çoklu-ilişkili, farklı CO2 teslim periyodlarında işlem yapılan EUA ve CER finansal vadeli işlem kontratların GBM?lerinin içinde bulunduğu optimizasyon problemi ve ortaya çıkan denklem sistemi için metodoloji ve matematik formülasyonu kendimiz geliştirireceğiz. Buna göre, gerçekten geçerli EU ETS düzenlemeleri ve havayolu sektöründeki gerçek dünya amaçlı, yönetsel ticari kısıtlamaların göz önünde bulundurulması bu tezde oluşturulan modelimizi daha önce akademik araştırmalarda uygulanmamış gerçek bir hayat uygulaması yapıyor. Sonuç olarak, bu tezde geliştirilen metodoloji yaygın olarak diğer akademik konular ve pratik uygulamalarda kullanilabilir, uyarlanabilir ve genişletilebilir. Tez bir sonuç ve gelecekti çalışmalara görünüm.ile bitecektir. Anahtar Kelimeler: Çoklu süreçli stokastik portföy optimizasyon, ilişkili geometrik Brownian hareketi (GBM), Monte-Carlo simülasyonu, vadeli fiyatlar, riske-maruz-değer
In this thesis, we set up and solved a multi-period stochastic portfolio optimization and hedging model with futures from an airline company's point of view, by taking into account all the specific EU ETS (EU Emission Trading Scheme) regulatory and board-defined trading and risk constraints. That is, in order to hedge the natural physical short position in CO2 emission allowances, we developed an optimal hedging strategy consisting of futures contracts. We thereby successively and comprehensively derived all the mathematical formulations for the system of equations with regard to the specific composition of the profit function and all the underlying real-world constraints in the model. In order to span the space of all possible states, in addition to the modeling of constraints, we also run Monte-Carlo (MC) simulations of correlated geometric Brownian motions (GBM) for traded EUA (EU Emission Allowance) and CER (Certified Emission Reduction) futures prices of different CO2 delivery time periods. Based on the constructed scenario-trees of EUA and CER futures prices and space of feasible states, the optimal buy-hold-sell decision (i.e., futures trading strategy) were determined and the corresponding earnings calculated. Based on the distribution of the revenues, the Value-at-Risk (VaR) measure for the 95% and 99% confidence level was calculated, in order to measure the risk exposure of the portfolio manager. Our contribution to existing academic literature is multiple. As the first ever case, we will apply the multi-stage stochastic programming technique to the aviation sector, which is a brand new included sector within the EU ETS. The methodology and mathematical formulation for the optimization problem including the MC simulated multi-correlated GBMs of EUA and CER financial futures of different CO2 delivery time periods and the resulting system of equations have been self-developed. That is, the consideration of all the actually valid EU ETS regulatory and real-world oriented, managerial, trading constraints in the airline sector, makes our model to a real-life application, which in the constellation and idea, set up in this thesis, has not been applied in academic research before. Hence, the developed methodology in thesis could be widely used implemented, adapted and extended to other academic problems and practical applications. The thesis ends with a conclusion and outlook to future studies. Keywords: Multi-stage stochastic portfolio optimization, correlated geometric Brownian motion, Monte-Carlo simulation, futures prices, value-at-risk