Yeni Nesil Bankacılık: Simple.com

Teknoloji, hayatımızın her alanında önemli bir yer kaplamaktadır. Teknolojik gelişmeler sonucunda, öncesinde aslında ne kadar da önemli olduğunun farkına varmadığımız şeylerin farkına varıyor ve sonrasında onlar olmadığında hayatımızın ne kadar zorlaşacağını düşünmekteyiz. Hayatın her alanında olduğu gibi, bankacılık faaliyetlerinde de teknolojinin rolü hızla artmaktadır. Daha yakın bir zaman öncesine kadar, bankada işlem yapmak istenildiğinde bankaya gitme zorunluluğu varken telefon bankacılığı ile bu yük biraz da olsa azaltılmıştır. Daha sonrasında, internet bankacılığı ve mobil şubeler ile bu desteklenmiş ve şubelerin yükleri azaltılmaya çalışılmıştır. Bu amaç doğrultusunda türeyen ürünlerden biri ise Simple.com’ dur.

 

Simple, Amerika’nın Portland, Oregon şehrinde kurulmuş ve tamamen elektronik ortamda müşterilerine hizmet veren bir bankacılık firmasıdır. 2013 Ocak ayında 20 bin kullanıcıya ulaşmış ve 200 milyon doların üzerinde işlem gerçekleştirmiştir.

 

Simple’ın çalışma modelinin içinde hiçbir fiziki şube bulunmamakta ve tamamen sanal ortamda işlem görmektedir. Kullanıcılardan istenilen ise, Visa kartlarının bulunması ve internete erişimdir. Bu sayede, kullanıcılar ister internet sitesi üzerinden, isterlerse Android ve iOS için geliştirilmiş uygulamaları telefonlarına indirerek hizmet almaya başlayabilmektedir. Sundukları hizmet karşılığında, müşterilerinin cari hesaplarından kesintiler yapılmaktadır. Program kapsamında birçok bankacılık hizmeti sunulmaktadır. Bunlar; Safe-to-Spend özelliği ile tanımlamasını yaptığınız harcamalarınızın sonucu hesabınızda kalacak miktarı veya belirlediğiniz bir mevduat miktarına ulaşmak için yapmanız gereken tasarruf miktarı kolayca hesaplanabilmektedir. Veya aldığınız kredinin ödemesi için kazancınızdan ne kadar kenara ayırmanız gerektiğini öğrenebilmektesiniz. Bu tür özellikler dolayısı ile, simple.com Amerika’da artarak devam eden bir trend olma yolunda ilerlemektedir.

Hazırlayan: Ebru Asıllıoğlu

Apple'in Yeni Nesil Ödeme Sistemi: Apple Pay

Apple’ ın NFC Uygulamasını hayata geçirmek için çok uzun zamandır çalıştığı biliniyordu. Ayrıca Visa, MasterCard ve American Express ile anlaştığı da çok önceden duyulmuştu. 9 Eylül’de yapılan IPhone 6 ve IPhone6 Plus ‘ın tanıtıldığı lansmanda Mobil Ödemeye de büyük bir yer ayrıldı ve Apple’ın kendi ödeme sistemi olan Apple Pay tanıtıldı.

Apple Pay, kredi kartlarını kendi içinde güvenli bir şekilde saklayarak, insanların yanlarında kartlarını taşımak zorunda kalmadan NFC standardını kullanarak, mobil cihazlarla ödeme olanağı sunan bir sistem. Bu sistem Apple‘ın IPhone 6 , IPhone 6 Plus ve Smartwatch ürünlerinden itibaren destekleniyor olacak.

Sistemde güvenlik ve gizlilik açısından da çeşitli önlemler alınmış durumda. Apple Pay ile yapılan ödemelerde, Apple ödemenin nerede yapıldığını, ne kadarlık ürün ya da hizmet alındığını bilmeyeceği söyleniyor. Bu süreç gizli kalacak ve Apple yalnızca bir ödeme aracı olarak hizmet verecek. Kredi kart numaraları, kart bilgileri saklanmayacak ve her cihaza özgü bir hesap numarası ve dinamik güvenlik kodları ile çalışacak. Ayrıca Apple Pay ile yapılan ödemelerde kasiyerler adınızı, soyadınızı ve güvenlik kodunuzu görmeyecek.

Apple Pay’ in gerçekleştirilmesi için Apple birçok banka ve marka ile anlaştı. Chase, Wells Fargo, Bank of America, Capital One’ ın da aralarında bulunduğu birçok bankanın ve Disney, Nike, MacDonalds, Sephora, Staples, Macy’s, Subway gibi markaların Apple’a destek vermesi ile neredeyse tüm ABD’ye ödeme açısından erişim sağlanıyor olacak.

Şimdilik Ekim ayında yalnızca ABD’de kullanılmaya başlanacak olan bu sistemin yakın zamanda da diğer ülkelerde yaygınlaştırılması bekleniyor. Bu sistemin yaygınlaşması ile gelecekte ödeme alışkanlıklarımızın değişeceği bir gerçek.

Hazırlayan: Semra Civan

Yüz Tanıma Teknolojisi ve Günümüz Şirketlerindeki Uygulaması

Bugüne kadar Google Glass ile çalışan farklı uygulamalar geliştirildi. Şu anda da Shore adında bir yüz tanıma uygulaması üzerinde çalışılıyor.

Shore, karşınızdaki insanın duygularını okuyabilecek bir uygulama olarak tasarlanıyor ve yüksek hızlı nesne ve duygu tanıma motoru olarak lanse ediliyor. Almanya merkezli　Fraunhofer IIS şirketi tarafından geliştirilen uygulama, kamera aracılığıyla karşıdaki kişinin yüzünü tanıyarak, onun yaşı, cinsiyeti ve duygu durumu ile ilgili bilgi verebiliyor.

Bu teknoloji bir Google Glass tarafından uygulama olarak kullanıldığında karşıdaki kişiyle ilgili önemli bilgiler yüz tanıma teknoloji sayesinde elde edilebilecek. Böyle bir uygulamanın çıkıp çıkmayacağı kesin olmasa da, Google Glass için böyle bir uygulama kullanıldığında kişilerin sinirli, mutlu, üzgün ya da şaşırmış olduğu teknik verilerle saptanabilecek ve Glass üzerinden haberdar olunabilecek.

Yüz tanıma teknolojisi geliştirilirken, 10 bin adet yüz kullanılarak bir database oluşturulmuş. Bu database duygularla ilgili benzer yüz ifadelerini kolayca tanınabilir ve tahmin edilebilir hale getirerek bir klavuz görevi görüyor ve karşımızdaki kişiyle ilgili olarak daha doğru sonuçlar almayı sağlıyor.

Bu teknolojiyle oluşturulacak bir uygulamanın geliştirilmesi ve kullanılmaya başlanmasıyla pazarlama alanında büyük bir kolaylık elde edilebilir. Google Glass’a gelen yaklaşık değerler ile müşteriye ait bilgilere erişerek yöntemler geliştirilebilir. Örneğin müşterilerin bir mağazaya girdiğindeki yüz ifadeleri ölçümlenerek o anki duyguları hakkında bilgiler kaydedilebilir. Ayrıca yaş, cinsiyet gibi ölçümler de kaydedilip bir database oluşturulabilir. Tüm bu bilgiler pazarlama, ürün geliştirme, CRM ve UX alanlarında kullanılabilir.

Hazırlayan: Semra Civan

Bankacılıkta Touch ID Uygulaması

iOS 8 le gelen özelliklerden biri de Touch ID, yani parmak izini parola olarak kullanma teknolojisinin diğer uygulamalarla uyumlu hale getirilmiş olmasıdır. IPhone 5s ile gelen Touch ID algılayıcısı telefonun kilidini açmada, iTunes Store, App Store ve iBooks Store'dan yapılan satın alma işlemlerini yetkilendirmede kullanılıyordu. iOS 8 ile bu özelliğin diğer uygulamalara entegre edilebilir hale gelmesi ile birçok alışveriş sitesi ve banka gibi şifre ile giriş yaptığımız mobil uygulamalar parmak izi ile giriş sağlamayı mümkün kılabilecektir.

İş Bankası Apple’ ın Iphone 5s ve üzeri modellerde sunulan parmak izi ile giriş yöntemini Türkiye’de ilk uygulayanlardan biri. İş Bankası’ nın Mobil Uygulaması güncellendi, Monitise ve SoftTech tarafından yenilendi ve şu anda iOS 8 işletim sistemine sahip Iphone 5S, 6 ve 6 Plus kullanıcılarının, İşCep’e şifreye ihtiyaç duymaksızın parmak izi ile giriş yapmak mümkün.

Güvenlik konusuna gelince, her parmak izinin farklı olması sebebi ile Touch ID nin farklı bir parmak izi ile eşleştirme sağlama olasılığı 1/50.000’ dir. Bu, tipik 4 basamaklı bir parolanın 1/10.000 tahmininden çok daha iyidir. Ayrıca Touch ID parmak izinizin herhangi bir görüntüsünü depolamadan çalışıyor. Yalnızca parmak izinizin matematiksel bir temsilini depoluyor ve bu matematiksel temsil kullanılıyor. Dolaysı ile Parmak izi verilerinize iOS veya diğer uygulamalar tarafından erişilemiyor ve veriler Apple sunucularında depolanmıyor ve iCloud veya başka bir yere yedeklenmiyor. Yalnızca Touch ID tarafından kullanılıyor ve başka parmak izi veritabanlarında eşleştirme yapmak için kullanılamıyor. Yani bu durumda parmak izi bilgileri İşCep ya da benzer entegrasyona sahip uygulamalarla paylaşmıyor.

Güvenlik konusunda da gerekli önlemlerin alındığı konusunda kullanıcılar ikna edilmiş durumda ve Touch ID’nin gitgide daha fazla yayılması, kullanımının artması bekleniyor.

Hazırlayan: F.Gizem Gündoğdu

Yapay Zeka ve Bankalarda Uygulaması

Yapay Zeka kısaca insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye çalışmak olarak tanımlanmaktadır. Teknolojinin gelişimi hızla sürerken, Yapay Zekanın, Yapay Zeka ile programlanmış robotların, otonom cihazların gelecekte başımıza bir işi açıp açmayacağı bu gelişimin hemen her aşamasında merak ve araştırma konusu olmuştur.

Avustralyalı Robot Bilimci Rodney Brooks TED konuşmasında, 500 yıl içerisinde etrafımızın robotlarla çevrili olacağını, bunun kaçınılmaz bir durum olduğunu söylüyor. Herkes tarafından duyulan, “Robotlar ileride hak iddia edecek mi?” ya da “Ele geçirme istekleri olacak mı?” endişelerine ise robotların sadece birer makine olduğu ve insanların istedikleri zaman onları kontrol edebilecekleri; kötü bir robot ortaya çıkmadan önce daha az kötüsünün çıkması gerektiği ve bu aşamada durdurulabilecekleri şeklinde yaklaşıyor.

Oxford Üniversitesi’nde görev yapan İsveçli bir filozof olan Nick Bostrom ise Eylül ayında çıkacak olan “Süperzeka: Yollar, Tehlikeler, Stratejiler” adlı kitabında Yapay Zekaya karşı çok dikkatli olunması gerektiği, taşıdığı potansiyel tehlikenin nükleerden daha yüksek olduğunu belirtiyor. Yine bir röportajında gelecekte ulaşacağımız bir makine zekasının sebep olabileceği çok büyük varoluşsal tehditlerin olduğunu söylüyor.

Yorumlara baktığımızda robotların dünyayı ele geçirebileceği, hak iddia edebileceği gibi bir ihtimal en azından yakın gelecekte mümkün değil gibi görünüyor. Ancak bazı işlerimizi elimizden almaya başladıkları bir gerçek. Gelecek 10 yıl içinde Yapay Zeka ve Robotların hayatımızı, ekonomiyi ve iş gücünü nasıl etkileyeceği konusunda uzmanlar iki farklı düşünceye sahip. Bir kısmı bu konuda oldukça iyimser bir yaklaşıma sahipken bir kısmı kötümser düşünüyor.

Uzmanların hemen hemen yarısı 2025 e kadar Yapay Zeka ve Robotların pozitif ya da nötr bir etkisinin olacağını düşünüyor. Bu uzmanlar, tarihte teknolojinin iş yıkıcı olarak ortaya çıkmadığını, gelişimi ile birlikte yeni iş alanlarını beraberinde getirdiğini söylüyorlar. Örnek olarak bir XTM cihazının üretimi, programlanması, geliştirilmesi, iyileştirilmesi ve kontrolü, video görüşmesi, güvenliği için birçok çalışana ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak olumsuzluk, şubedeki her işin yapılabildiği bu cihazın, şubelerin yerini almaya başlaması düşüncesi ile ortaya çıkıyor. Bankalar ve müşteriler için maliyet ve hız konusunda oldukça avantajlı olan XTM, çalışanlar açısından bir iş alanının kaybı olarak görülebilir. Kötümser bakış açısına sahip uzmanlar da tam da bu noktada endişeli. Yeterliliği fazla olan insanlara daha fazla ihtiyaç duyulurken az olanlara gerek duyulmayacağını, otomatik yapılabilecek her türlü işi makinelerin yapmaya başlayacağını ayrıca teknolojinin ikinci dalgasının çok daha şiddetli olacağını ve insanların buna ayak uyduramayacağını düşünmektedir. Robotların çok yönlü, becerikli ve büyüme olanağı olan cihazlar olması da bu uzmanların karamsar olmalarının bir sebebi.

Bankaların üzerinde çalışılmakta olan OCR ve VAIPro teknolojileri de Yapay Zeka kullanımına başka bir örnek olarak verilebilir. OCR ile bankadaki operasyonel işler sanallaştırılarak, farklı formatlardaki belgelerin tarama yöntemiyle bilgisayara aktarılması ve elle girilmiş bilgilerle karşılaştırma yapılması mümkün olacaktır. Bu durum da her iki açıdan bakıldığında insanların angarya bir işten kurtulması olarak ya da insanların işinin elinden alınması olarak görülebilir. Müşteri temsilciğinin sanallaştırılması olarak tanımlayabileceğimiz VAIPro projesi de yine işleri oldukça kolaylaştıran, zamandan tasarrufu sağlayan bir başka teknolojidir. VAIPro ile müşteriler ATM’lere konuşarak komut verebilecek, iletişim kurabilecektir. Söylenen her türlü yönerge kavranarak yerine getirilebilecektir. Bu teknoloji IVR teknolojisi ile de birleştirilerek müşterilerin telefon görüşmelerini otomatik yanıt ile yerine getirebilmesi sağlanmaya çalışılmaktadır. Bu noktada çağrı merkezlerine daha az ihtiyaç duyulacağı için yine bir iş alanının daraltılması ya da yok edilmesi gibi bir durum düşünülebilir.

Hazırlayan: Semra Civan

Porters Five Force Analysis

The competition is defined as “the race that takes place in product or service markets between the institutions, helps the companies to take free economic decisions.”[1] Therefore in order to be competitive in the market the companies must be eligible enough to compete against the others. Porter’s five forces analyses was created by Mr. Michael Porter and he has defined the forces as shown in the following:[2]

·         The bargaining power of customers:

o   Buyer concentration to firm concentration ratio

o   Bargaining leverage

o   Buyer volume

o   Buyer switching costs relative to firm switching costs

o   Buyer information availability

o   Ability to backward integrate

o   Availability of existing substitute products

o   Buyer price sensitivity

o   Price of total purchase

·         The bargaining power of suppliers

o   Supplier switching costs relative to firm switching costs

o   Degree of differentiation of inputs

o   Presence of substitute inputs

o   Supplier concentration to firm concentration ratio

o   Threat of forward integration by suppliers relative to the threat of backward integration by firms

o   Cost of inputs relative to selling price of the product

·         The threat of new entrants

o   The existence of barriers to entry

o   Economies of product differences

o   Brand Equity

o   Switching costs

o   Capital requirements

o   Access to distribution

o   Absolute cost advantages

o   Learning curve advantages

o   Expected retaliation

o   Government policies

·         The threat of substitute products

o   Buyer propensity to substitute

o   Relative price performance of substitutes

o   Buyer switching costs

o   Perceived level of product differentiation

·         The intensity of competitive rivalry

o   Number of competitors

o   Rate of industry growth

o   Intermittent industry overcapacity

o   Exit barriers

o   Diversity of competitors

o   Informational complexity and asymmetry

o   Brand equity

o   Fixed cost allocation per value added

o   Level of advertising expense

---

[1] 4054 numbered The Turkish Republic’s Act of Competition, Article 3.

[2] Gregory G. Dess, Alex Miller, Strategic Management, US, Mc Graw Hill, 1993, p. 55.

Core Competency and Its Influence on the Success of the Company

Core competency is something that a firm can do well and that meets the following three conditions:[1]

·         It provides consumer benefits,

·         It is not easy for competitors to imitate,

·         It can be leveraged widely to many products and markets.

A core competency is a fundamental knowledge, ability or expertise in a specific subject area or skill set. For example, an individual who becomes certified as a Microsoft Certified Software Engineer is said to have a core competency in certain Microsoft systems and networks.

Core competencies are extreme capabilities that serve as a source of competitive advantage for a firm over its rivals. Core competencies emerge over time through an organizational process of accumulating and learning how to deploy different resources and capabilities. Since it will be discussed in the later chapters, we need to show the criteria for determining whether a capability is a core competency or not is; its capability of producing sustainable competitive advantage. A capability can deliver competitive advantage without meeting all of the required criteria, but this will only be for a limited time.[2]

The Importance of Core Competency

As it is seen in the previous part; the core competency of a company depends on the three major factors which help the company to differentiate among the others. This core competence gives the company a competitive advantage to attract more customers. Furthermore, since it is very difficult to copy the core competency of a company, the company can use it before a new and more differentiated ability, expertise or knowledge is discovered.

Furthermore, the core competencies of the companies should be determined according to their financial impact. This means that the activities or processes that are not the core competencies of the company will not have big financial impact on the activities. These should be outsourced. However, the others should be seen as the core competencies of the company since they satisfy all conditions depicted in the first part.

Figure 1. Core Competency Financial Impact Analysis

The areas shown in the above figure represent the following:[3]

·         First Area: Low Core Competency Relevance, Low Financial Impact: They could be outsourced as early as possible since they are not core to the business and their financial impact may be minimal.

·         Second Area: High Core Competency Relevance, Low Financial Impact: These are the business processes that could be easily outsourced but you may need to seek out specialists in that area.

·         Third Area: Low Core Competency Relevance, High Financial Impact: These are business processes that are the last to be outsourced.

·         Fourth Area: High Core Competency Relevance, High Financial Impact: These could be business processes that the company may not want to outsource at all. The company is making money on the transactions coming mainly from this area.

The core competency of a company is the main source of the competitive advantage as it was discussed in the previous chapters. Competitive advantage occurs when the company makes profit that exceeds its industry average. The way to do it has been shown by M.Porter as follows:

·         Cost advantage

·         Differentiation advantage

These two items are the main competition strategies of M.Porter and they give cues to the company to decide on which strategy is the best for them. They need to look into their organization and decide on one of them or both of them.

After defining the competitive advantage, we need to show the effect of the core competency to this advantage in the following figure.

 

Figure 2. Effect of Core Competence to Competitive Advantage

The first thing that the company should have is the sufficient capabilities and resources which will give the company a few core competencies. These core competencies will be used to design new processes or products that will either have a cost advantage or differentiation advantage that will make the company different from the industry by means of either price or attributes of the product or process. This will create value which will lead the company to have the competitive advantage over the others. Since the company will create competitive advantage by using its core competencies that can not be imitated easily, the competitive advantage will last for a long time.

---

[1] Wikipedia, “Core Competency”,  http://en.wikipedia.org/wiki/Core_competence#cite_note-0

[2] Wikipedia, “Core Competency”,  http://en.wikipedia.org/wiki/Core_competence#cite_note-0

[3] Nari Kannan, “A Simple Way To Use Core Competency and Financial Impact Analysis in Outsourcing Planning”, http://www.sourcingmag.com/content/c060830a.asp

Arbitraj Fiyatlama Modeli

Modern yatırım teorisinin başlangıcı Harry Markowitz’in 1952 yılında yayınlanan “Portfolio Selection” başlıklı çalışmasına dayandırılmaktadır.  Sözkonusu çalışmada, veri risk düzeyinde olası en büyük getiri sağlayan yatırım portföyünün sınırı belirlenmekteydi.  Bu yaklaşım, hesaplama tekniği açısından karmaşık olduğu gibi zaman sorununu da ortaya koymaktaydı.  Daha sonra Markowitz’in öğrencisi olan William Sharpe (1964), söz konusu tekniği basitleştirerek “tek-endeks modeli” olarak bilinen yeni bir yorum getirdi. Basitleştirilmiş bu yorum, çok sayıda menkul kıymetten oluşan bir portföyün yönetimine uygulanabilmekteydi ve referans olarak sadece pazar baz alınıyordu.[1]

1970’lerde özellikle bilgisayar alanındaki donanım ve yazılım gelişmeleri batı ülkelerinde hisse senedi yatırımlarında geniş bir uygulama olanağı sağlamıştır. Oysa Markowitz’in başlangıçta geliştirdiği teori daha genel olup, eldeki fonların hisse senedi, tahvil, risk sermayesi (venture capital) ve gayri menkuller arasında dağıtılmasına yönelikti. Öte yandan, portföy teorisinin gerçek hayata uygulamasının yaygınlaştırılması amacıyla birbirinden bağımsız iki önemli çalışma yürütülüyordu.  Sharpe (1964) ve Lintner (1965) çalışmalarının hareket noktasını, “Herkesin portföy teorisi ışığında yatırım yapması menkul kıymetlerin fiyatlandırılmasını nasıl etkileyeceği konusu oluşturuyordu. Bu çalışmaların sonucu olarak CAPM geliştirildi. CAPM’in önemli varsayımlarından biri olarak da ekonomide risksiz bir varlığın olduğu kabul edilerek tek faktörlü denklem kurulmuş oluyordu.[2]

Daha sonra gerek betanın durağanlığına gerekse de faktör sayısının tekliğine getirilen birçok eleştiri sonrasında CAPM’e bir çok alternatif geliştirilmeye çalışılmıştır. Bunlardan bazıları aşağıda belirtilmektedir:[3]

• Sıfır Beta CAPM
• Çok Betalı CAPM
• Tüketim Temelli CAPM ve
• Intertemporal CAPM (Çok dönemli veya Zamanlararası CAPM)

Fakat bu çalışmalar gerçek anlamda eleştirilere yanıt olamamış ve en sonunda çok faktörlü modeller geliştirilmeye çalışılmıştır.

İlk kez Stephen A. Ross tarafından 1970’lerde geliştirilen ve yine ilk kez 1976 yılında Stephen A. Ross tarafından formüle edilip yayınlanan AFM, alternatif modeller içinde en çok tartışılanıdır. Ross’un formülasyonu CAPM’e göre daha az sınırlayıcı özellik taşımaktadır. Hem tek dönemli hem de çok dönemli örneklemelere uygulanabilmektedir.[4]

AFM Nedir?

AFM’nin tanımına geçmeden önce arbitraj kavramının ne olduğundan bahsedilmesi gerekmektedir. Bilindiği gibi arbitraj, fiyat farklılıklarından yararlanmak üzere finansal varlık veya finansal olmayan varlıkların aynı veya farklı piyasalarda alınıp satılmasıdır.[5] Tanımı biraz daha açarsak, arbitraj; döviz, menkul kıymet ve ödünç verilebilir fon gibi bir finansal varlığın ucuz olduğu piyasadan satın alınıp, eş zamanlı olarak pahalı olduğu piyasada satılması yoluyla kazanç sağlanması yöntemidir. Arbitraj işleminin iki farklı piyasada, dolayısıyla iki farklı para biriminde yapılmasının aynı zamanda döviz işlemlerini de gerektirmesinden dolayı buna faiz-kur arbitrajı da denilmektedir. Arbitraj işleminin spekülasyon ve manipülasyon gibi yatırım stratejilerinden ayrılan özelliği işlemin bir risk üstlenilmeden yapılmasıdır.[6]

AFM’de temel olarak, sermaye piyasalarında yukarıda tanımı yapılan arbitraj koşulunun olmamasına dayanmaktadır. Arbitraj Fiyatlama Teorisi, tek fiyat yasasına “The One of Price Law” dayandırılmakta ve temelini aynı malın iki ayrı fiyattan satılamayacağı düşüncesi oluşturmaktadır. Tek fiyat yasasına göre, malın iki ayrı fiyatı söz konusu olduğunda bu durumdan yararlanmak isteyen yatırımcılar malı ucuz yerden alıp pahalı yerde satarak fiyat farklılığından kaynaklanan kardan yararlanmaktadır. Bu durum malın ucuz olduğu yerde talep artışı nedeniyle fiyatların yükselmesine, malın pahalı olduğu yerde ise, arzın artması nedeniyle fiyat düşüşüne neden olmaktadır. Bu hareket, bir malın fiyatının her yerde aynı ve söz konusu mal için tek bir fiyat oluşuncaya kadar devam etmektedir.[7]

Yukarıdaki açıklamalardan anlaşılabileceği gibi AFM daha önce değinilen CAPM modelinden iki şekilde farklılaşmaktadır. Bunlardan ilki AFM’nin tek fiyat kanununa dayanması ve varlık getirilerinin birden çok faktör tarafından etkilenmesidir.[8] Bilindiği gibi CAPM, belli varsayımlara dayanarak ve ortalama-varyans analizini kullanarak beklenen getirileri belirleyen tek unsurun, her bir varlığın pazar ortalama getirisi ile ilişkisi olduğu sonucuna varır. Pazar riskini ifade eden bu ilişki, modelde beta katsayısı ile ölçülmektedir. AFM ise finansal varlık getirilerinin aynı doğrusal tekli veya çoklu indeks modeli tarafından oluşturulduğunu varsaymaktadır. AFM finansal varlık getirilerinin birden fazla risk faktöründen etkilendiğini varsayarak bu risk faktörlerini modele dahil etmektedir.[9]

Ekonomik temele dayalı Arbitraj Fiyatlama Teorisi ödenmeme riski, faiz oranı riski, pazar riski, satın alma gücü riski ve yönetim riski gibi bir varlığı değerlendirme ile ilgili olabilen, diğer risk faktörlerinin ağırlıklı ortalamasını kullanan bir risk-getiri ilişkisini göstermektedir. Model ilgili risk faktörlerini ve bir varlığın bugünkü değerini bulmada uygun olan getiri oranının nasıl belirlendiğini göstermiştir.[10]

AFM’nin dayandığı, sermaye piyasalarının tam rekabet altında olması, yatırımcıların aynı risk düzeyinde yüksek getiriyi düşük getiriye tercih etmeleri ve finansal varlıkların getirilerinin doğrusal bir (k) faktörlü model ile gösterilebilmesi şeklinde ifade edilen varsayımların, CAPM’nin varsayımlarına kıyasla daha basit olduğu belirtilmektedir.[11]

Değerleme yapmak amacıyla kullanılan iskonto oranının veya bir başka değişle sermaye maliyetinin belirlenebilmesi için kullanılan modeller arasında da CAPM ve AFM sayılabilmektedir. Daha basit bir model olması sebebiyle CAPM modeli sıklıkla başvurulan bir yöntem olarak görülmektedir. Fakat AFM ise gerek CAPM’e getirilen eleştiriler gerekse de daha fazla faktörü barındıran bir model olması sebebiyle daha karmaşık olmasına rağmen tercih edilebilmektedir. AFM’nin kullanımı da aşağıda açıklanmaktadır.

AFM’nin Denklemi

Arbitraj Fiyatlama Modelinde, menkul kıymet getirisinin sektördeki ve piyasadaki faktörler tarafından oluşturulduğu ve getiri ile risk arasında pozitif ilişkinin varlığı kabul edilir. Bu faktörler GSMH, enflasyon, para arzı, faiz gibi değişkenlerdir. Menkul kıymet sayısı arttıkça sistematik olmayan risk düşecek, ama sistematik risk değişmeyecektir. Menkul kıymetin getirisi, risksiz faiz oranı ile değişken faktörlere göre menkul kıymetin taşıdığı risklerin toplamı olarak ifade edilmektedir. Buna göre, menkul kıymetin getirisi aşağıdaki gibi çok faktörlü olarak belirlenmektedir:[12]

r_rf  : Risksiz iskonto oranı ( devlet tahvili faiz oranı ),

r_j : Sadece j ekonomik değişkenine bağlı olarak portföyden beklenen getiri oranı   

b_ij: j ekonomik değişkenin sistematik riski,

AFM’de faktörlerin belirlenmesinde genel olarak aşağıdaki yöntemlerden yararlanılabilir.

• Faktör Analizi
• Asal Bileşenler Analizi Tekniği
• Gözlemlenebilir Risk Faktörleri
• Firma Karakteristiklerinin Faktörler Olarak Kullanımı
• Makroekonomik Değişkenlerin Faktörler Olarak Kullanımı

AFM ilk olarak Roll ve Ross (1980) tarafından ampirik olarak test edilmiştir. Literatürde yer alan AFM’nin açıklayıcı gücünü test etmeye yönelik ampirik çalışmaların bazıları Brown and Weinstein (1983), Chen (1983), Dhrymes, Friend ve Gultekin (1984), Trzcinka (1986), Chang ve Lewellen (1985), Chen, Roll ve Ross(1986), Pettway ve Jordan(1987), Born ve Moser (1988), Connar ve Korajczyek (1988), Chang (1991), Otuteye (1992)’dir.[13]

Söz konusu modeli aşağıdaki örnek ile açıklayabiliriz.[14]

Tüm hisse senetlerinin getirilerinin 3 risk faktörüne (enflasyon (1), endüstriyel üretim (2) ve riskten kaçınma oranı (3)) bağlı olduğu bir ortam varsayalım. Risksiz faiz oranının %5; i. hisse senedinin enflasyon portföyüne olan duyarlılığının 0.9, endüstriyel üretim portföyüne olan duyarlılığının 1.2 ve son olarak da risk taşıyan bir portföye olan duyarlılığının da -0.7 olduğunu düşünelim. Bu şekilde oluşturulan portföylerde 1. portföyden istenen getiri oranı %13, 2. portföyden istenen getiri oranı %10, 3.portföyden istenen getiri oranı ise %6 olduğunu düşündüğümüzde i hisse senedinin istenen getirisi AFM’ye göre;

 

ri = 0,08 + (0,13-0,08)0,9 + (0,10-0,08)1,2 + (0,06-0,08) (-0,07)

     = 0,163 olarak bulunacaktır.

Bu aşamaya kadar olan bilgilerden kısa bir sonuç çıkarmak istersek, AFM için aşağıdakileri söyleyebiliriz:

• AFM beklenen getiriler için tasarlanmış bir modeldir.
• AFM’yi uygulamak bir bilim değil sanattır. Çünkü hangi faktörlerin modele dahil olacağına karar vermek modeli kuranın tasarrufundadır.[15]
• CAPM’e göre daha az varsayımı mevcuttur.
• AFM çok faktörlü ve çok betalı bir model olup CAPM’e göre daha fazla faktörü değerlendirerek daha doğru sonuç vermesi beklenir.

---

[1] Angelico A. Groppelli ve Ehsan Nikbakht, Finance, ABD, Barron's Educational Series, 2000, s.103

[2] Ramazan Gençay, Faruk Selçuk, Brandon Whitcher, An Introduction to Wavelets and Other Filtering Methods in Finance and Economics, ABD, Academic Press, 2002, s.92

[3] Nevin Yörük, Finansal Varlık Fiyatlama Modelleri ve Arbitraj Fiyatlama Modelinin IMKB’de Test Edilmesi, İstanbul: IMKB, 2004, 37-42.

[4] Ali Türker, “Arbitraj Fiyatlama Teorisi ve İMKB Uygulaması”, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi SBE, 2007, s.34.

[5] Inan Özalp, UlABDlararası İşletmecilik, Eskişehir: Anadolu Üniversitesi, 2004, s.226

[6] Eda Derya Taçali, “Hisse Senedi Getirilerini Etkileyen Makroekonomik Faktörlerin Arbitraj Fiyatlama Modeli Ile Analizi: Türkiye Örneği”, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi SBE, 2008, s.25.

[7] Birsel Sabuncu, “Varlık Fiyatlama Modelleri ve İMKB’de Uygulaması”, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi SBE, 2005, s.56.

[8] Arda Sürmeli, “Arbitraj Fiyatlama Teorisi ve İMKB’de Uygulanabilirliğinin Test Edilmesi”, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi SBE, 2004, s.15.

[9] Hakan GÜÇLÜ, “Arbitraj Fiyatlandırma Modeli”, Çevrimiçi, (Erişim Tarihi: 12.12.2009),www.hakanguclu.com/calismalar/Arbitraj_Fiyatlama_Modeli.pdf

[10] Sabuncu, a.g.e., s.56.

[11] Tulin Akkum ve Bengü Vuran, “Türk Sermaye Piyasasindaki Hisse Senedi Getirilerini Etkileyen Makroekonomik  Faktörlerin Arbitraj Fiyatlama Modeli ile Analizi”, Çevrimiçi, (Erişim Tarihi: 12.12.2009), archive.ismmmo.org.tr/.../09-65%20T.%20AKKUM%20-%20B.%20VURAN.doc

[12] Eugene Brigham, Michael Brigham, Financial Management Theory and Practice, ABD, Thomson, 2008, s.266.

[13] Akkum ve Vuran, a.g.e.

[14] Brigham ve Brigham, a.g.e., s.266.

[15] Richard C. Grinold, Ronald N. Kahn, Active Portfolio Management: A Quantitative Approach For Providing Superior Returns and Controlling Risk, ABD, McGraw-Hill Professional, 2000, s.173