Bu çalışmada kapitalizasyon ağırlıklı endeks ile fundamental endekslerin 2011-2019 dönemi için karşılaştırmalı analizi yapılmıştır. Analizde kullanılan fundamental endeksler, Katılım 30 Endeksi içerisinde yer alan şirketlerin temel verileri (satış geliri, kâr-zarar, defter değeri ve bu verilerin ortalaması) kullanılarak oluşturulmuştur. Bu sayede endekste yer alan hisselerin endeks içerisindeki ağırlıkları değiştirilmiş ve hisselerin farklı ağırlıklara sahip olduğu alternatif endeksler geliştirilmiştir. Bunlar Satış Geliri Ağırlıklı Temel Endeks (SGTE), Net Kâr-Zarar Ağırlıklı Temel Endeks (KZTE), Defter Değeri Ağırlıklı Temel Endeks (DDTE) ve bu üç göstergenin ortalamasının alınmasıyla elde edilen (ORTE) endekstir. Geliştirilen alternatif endekslerin performanslarını değerlendirmek amacıyla piyasa değeri ağırlıklı Katılım 30 Endeksi (KAT30) kıyaslama endeksi olarak alınmıştır. Endeksler riske göre ayarlanmış performans göstergeleri hesaplanarak karşılaştırılmıştır. Ayrıca endekslerin faktör modellerine göre getiri analizlerini yapmak amacıyla Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modeli (CAPM), Fama-French 3 Faktörlü Model (FF3FM) ve Carhart 4 Faktörlü Model (C4FM) kullanılmıştır. Riske göre ayarlanmış performans oranlarına göre alternatif endekslerin piyasa ağırlıklı Katılım 30 Endeksine kıyasla daha verimli olduğu görülmüştür. Getiri ve risk parametreleri, Sharpe, Bilgi ve Sortino Oranları açısından performansı en yüksek endeksin KZTE; Sharpe Oranı en düşük endeksin ise KAT30 olduğu görülmüştür. Öte yandan riske maruz değeri aşan kayıp miktarının en yüksek DDTE; en düşük SGTE endeksinde oluştuğu izlenmiştir. Regresyon sonuçlarına göre CAPM’de alfalar pozitif, DDTE dışında %5 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı, betalar ise %1 düzeyinde anlamlı sonuç vermiştir. FF3FM’de alfaların farklı düzeyde, betaların ise %1 düzeyinde anlamlı olduğu; C4FM’de alfaların pozitif ve istatistiksel olarak farklı düzeyde anlamlı, betaların pozitif ve %1 düzeyinde anlamlı olduğu tespit edilmiştir.

In this study, a comparative analysis of the capitalization-weighted index and fundamental indexes have been made for the period 2011-2019. In the analysis, fundamental indexes were created in line with the fundamental indexation approach (known as the smart beta strategy), using the internal data of the companies (total sales revenue, net profit-loss, book value, and the average of these) included in the Participation 30 Stock Index. In this way, the weights of the stocks in the index were changed and alternative stock indexes were developed in which the stocks have different weights. These are the Sales Revenue-Weighted Index (SGTE), Net Profit/Loss-Weighted Index (KZTE), Book Value-Weighted Index (DDTE), and the index obtained by taking the average of these (ORTE). To evaluate the performance of the fundamental indexes developed, the market-cap-weighted Participation 30 index (KAT30) was taken as the benchmark index. Indexes were compared by calculating risk-adjusted return ratios. Besides, the Capital Asset Pricing Model (CAPM), Fama-French Three-Factor Model (FF3FM), and Carhart Four-Factor Model (C4FM) were used to analyze the returns of indexes according to their factor models. According to the risk-adjusted return ratios, fundamental indexes were found to be more efficient than the market-weighted Participation 30 Stock Index. It was observed that KZTE has the highest performance in terms of return and risk parameters, Sharpe, Information, and Sortino Ratios; KAT30 have the lowest Sharpe Ratio in contrast to other indexes. On the other hand, it was seen that DDTE has highest the CVaR ratio (Conditional Value at Risk). This ratio lowest at the SGTE index. According to the regression results, alphas were positive in CAPM, statistically significant at 5% level except for DDTE, betas statistically significant at 1% level. In FF3FM, alphas are significant at different levels, betas statistically significant at 1% level. In C4FM, alphas were found to be positive and statistically significant at different levels; betas positive and significant at 1% level.