• ISSN: 2148-2225 (online)

Ulaştırma ve Lojistik Kongreleri

alphanumeric journal

The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

Comparison of Individual Pension System and Bank's Deposit System for Low-Risk Investors

Özcan Mutlu, Ph.D.

Muhammed Ordu

Olcay Polat, Ph.D.


Abstract

The individual pension system (IPS) is an investment tool with regular payments that provides necessary savings for better live in retirement period. The demand for the IPS are substantially increased in recent years with the encouragements of the governments. In this study, revenues of bank’s deposit system (BDS) and IPS are compared for low-risk profile investors. For this reason, four scenarios are created and are evaluated for three different amounts of initial payment by using net present value and profitability index methods under both static and dynamic environments. Artificial neural networks and Monte-Carlo simulation approaches are used in creation of financial forecasts. As a result, while the BDS is more profitable for short-term investments, the IPS is clearly a more profitable investment for long-term investments in both static and dynamic environments.

Keywords: Artificial Neural Networks, Bank's Deposit System, Individual Pension System, Investment Evaluation, Monte Carlo Simulation

Jel Classification: C15, C44, C45, C63

Düşük Riskli Yatırımcılar İçin Bireysel Emeklilik Sistemi İle Banka Vadeli Mevduat Sisteminin Karşılaştırılması

Öz

Bireysel emeklilik sistemi (BES) düzenli birikimler ile emeklilik döneminde daha iyi yaşam için gerekli tasarrufları sağlayan bir yatırım aracıdır. Devletlerin teşvikleri ile BES’e olan talep son zamanlarda oldukça artırmıştır. Bu çalışmada, düşük risk profiline sahip yatırımcılar için banka vadeli mevduat sistemi (BVMS) ve BES’e ilişkin getiriler karşılaştırılmıştır. Bu amaçla dört farklı senaryo oluşturulmuş ve bu senaryolar net bugünkü değer ve karlılık indeksi yöntemlerine göre statik ve dinamik durumlar dikkate alınarak üç farklı prim ödemesi için değerlendirilmiştir. Gelecek dönemlere ait finansal oran tahminlerinin oluşturulmasında yapay sinir ağları ve Monte-Carlo simülasyon yaklaşımları kullanılmıştır. Sonuç olarak, kısa vadeli yatırımlar için BVMS daha kazançlıyken, uzun vadeli yatırımlarda ise BES’in hem statik hem de dinamik koşullar altında açıkça daha kazançlı bir yatırım olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Banka Vadeli Mevduat Sistemi, Bireysel Emeklilik Sistemi, Monte Carlo Simülasyonu, Yapay Sinir Ağları, Yatırım Değerlendirmesi

Suggested citation

Mutlu, Ö., Ordu, M. & Polat, O. (). Düşük Riskli Yatırımcılar İçin Bireysel Emeklilik Sistemi İle Banka Vadeli Mevduat Sisteminin Karşılaştırılması. Alphanumeric Journal, 4(2), 95-114. http://dx.doi.org/10.17093/aj.2016.4.2.5000191707

bibtex

References

  • Conde-Ruiz, J. I., Galasso, V., Profeta, P. The role of Income Effects in Early Retirement, Journal of Public Economics Theory, 2013; 15, 3, 477 – 505.
  • Uralcan, G. Ş. Bireysel Emeklilik Sistemi ve Altyapısı, Beta Basım, İstanbul, 2005.
  • Wise, D. A. Individual Retirement Accounts and Sav-ing. M. Feldstein (Der.), Taxes and Capital Information (3 – 16), 1987.
  • Özer, Ö. ve Çınar, E. Bir Vakıf Üniversitesi Akademik Personelinin Bireysel Emeklilik Sistemine Bakış Açısının Değerlendirilmesi, Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2012; 9, 19, 75 – 88.
  • Melis, R., Trudda, A. Financial and Demographic Risk Impact on Private PAYG Pension System: The Italian Case, Actual Problems of Economics, 2012; 133, 427 – 439.
  • Munnell, A. H. Private Pensions and Saving: New Evidence. Journal of Political Economy, 1976; 84, 5, 1013 – 1032.
  • Attanasio, O. P., Deleire, T. The Effect of Individual Retirement Account on Household Consumption and National Saving, The Economic Journal, 2002; 112, 504 – 538.
  • Antón, J. I. Distributional Implications of Tax Relief on Voluntary Private Pensions in Spain, Fiscal Studies, 2007; 28, 2, 171 – 203.
  • Ng, T. H., Tay, W. Y., Tan, N. L. and Lim, Y. S. Influ-ence of investment experience and demographic factors on retirement planning intention. International Journal of Business and Management, 2011; 6, 2, 196 – 203.
  • Dalkılıç, N. Özel emeklilik fonlarının OECD ülkelerinde değerlendirilmesi. Journal of Finance Re-searches & Studies /Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 2013; 4, 8, 35 – 53.
  • Özer, A. C. ve Gürel, H. Türkiye’de bireysel emeklilik sistemi ve BES’e katılımda devlet katkısının etkisi üzerine bir araştırma. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2014; 11, 25, 159 – 166.
  • Büyükkara, G. ve Balcı, M. Bireysel emeklilik siste-minde eski ve yeni teşvik düzenlemeleri üzerine karşılaş-tırmalı bir değerlendirme. Mehmet Akif Ersoy Üniversi-tesi İİBF Dergisi, 2014; 1, 1, 1 – 17.
  • Germir, H. N. Bireysel emeklilik sistemi katılımcıları-nın İzmir ve Manisa illeri bazında karşılaştırılması üzerine bir araştırma. Uluslararası Hakemli Beşeri ve Akademik Bilimler Dergisi, 2015; 4, 12, 73 – 113.
  • Kara, S., Yildiz, Y. ve Karan, M. B. Analysis of risk-taking behaviour of individual pension system partici-pants: the case of Turkey. Journal of Economics, Finance and Accounting, 2015; 2, 3, 375 – 396.
  • Altıntaş, K. M. Türk Özel Emeklilik Şirketlerinin Kısa Vadeli Yatırım Riskliliği: Riske Maruz Değer (VAR) Uygu-laması, Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakül-tesi Dergisi, 2007; 9, 2, 19 – 37.
  • Bateman, H., Louviere, J., Thorp, S., Islam, T. And Satchell, S. Investment decisions for retirement savings. The Journal of Consumer Affairs, 2010; 44 , 3, 463 – 482.
  • Cristea, S. M. Evolution of Net Assets of Private Pension Funds in Romania Under The Influence of Cer-tain Factors, Annals of Computational Economics, 2012; 3, 40, 39 – 46.
  • Uyar, H.İ. Bireysel Emeklilik Sistemi İle Ekonomik Göstergeler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi, Mali Çö-züm Dergisi, 2012; 110, 71 – 96.
  • Sulaiman, E. K. An empirical analysis of financial risk tolerance and demographic features of individual inves-tors. Procedia Economics and Finance, 2012; 2, 109 – 115.
  • Daraio, C., Simar, L. A robust nonparametric ap-proach to evaluate and explain the performance of mutu-al funds. European Journal of Operational Research, 2006; 175, 516 – 542.
  • Korkmaz, T., Uygurtürk, H. Türk Emeklilik Fonları-nın Performans Ölçümünde Regresyon Analizinin Kulla-nılması, Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Sosyal Bilim-ler Dergisi, 2007; 3, 5, 37 – 52.
  • Korukoğlu, S., Ballı, S., Korukoğlu, A. Emeklilik Fonlarının Performans Değerlendirmesinde Bulanık Uzman Sistem Kullanımı, Dokuz Eylül Üniversitesi İkti-sadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2008; 23, 2, 213 – 227.
  • Ayaydın, H. Türkiye’de emeklilik yatırım fonlarının performanslarının analizi. ÇÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2013; 22, 2, 59 – 80.
  • Gören, S. ve Umutlu, M. Performance evaluation of mutual and pension funds traded on Borsa Istanbul un-der the control of fund costs. Journal Economics, Finance and Accounting, 2015; 2, 4, 603 – 623.
  • Korkmaz, T., Uygurtürk, H. Türkiye’deki Emeklilik Fonları İle Yatırım Fonlarının Performans Karşılaştırması ve Fon Yöneticilerinin Zamanlama Yetenekleri, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2008; 15, 1, 114 – 147.
  • Alptekin, N. Performance Evaluation of Turkish Type a Mutual Funds and Pension Stock Funds by Using Method, International Journal of Economics and Finance, 2009; 1, 2, 11 – 22.
  • Abdelsalam, O., Fethi, M. D., Matallin, J. C. ve Tor-tosa-Ausina, E. On the comparative performance of so-cially responsible and Islamic mutual funds. Journal of Economic Behaviour & Organization, 2014; 103, 108-128.
  • Aydın, U. (1999). Sosyal Güvenlik Sorunlarının Çö-zümünde Özel Sigortalar, T.C. Anadolu Üniversitesi Yayınları; No. 1117, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Yayınları; No. 156, Eskişehir.
  • Akgeyik, T. Sosyal Güvenlikte Reform Eğilimleri: Geleneksel Sistemlerden Bireysel Emeklilik Programları-na Dönüşüm, Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, 2006; 2, 51, 47 – 99.
  • Alper, Y. Sosyal Güvenlikte Yeni Bir Adım: Bireysel Emeklilik, Çimento İşveren Dergisi, 2002; 16, 2, 11 – 32.
  • Demir, Y. ve Yavuz, A. Bireysel Emeklilik Sisteminin Sermaye Piyasalarına Etkisi ve Sistemin Gelişmesinde Vergisel Teşviklerin Önemi, Süleyman Demirel Üniversi-tesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2004; 9, 1, 281 – 300.
  • Işık, A, Ay, H., Meriç, M., Baran, T. Türkiye’de Birey-sel Emeklilik Sisteminde Vergisel Avantajlar ve Uygula-maları, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2011; 16, 1, 25 – 45.
  • Bireysel Emeklilik Sistemi, Erişim: Ocak 2016 http://www.bireyselemekliliksistemi.info/
  • Emeklilik Gözetim Merkezi, Erişim: Ocak 2016, http://www.egm.org.tr/
  • Kahya, E. Mühendislik Ekonomisi, Özkağıtçılık Ba-sım, Eskişehir, 2015.
  • Gürsoy, C. T. Finansal Yönetim İlkeleri, Beta Yayınla-rı, İstanbul, 2014.
  • Okka, O. Mühendislik Ekonomisi Prensipler ve Uy-gulamalar, Nobel Yayın Dağıtım, Ankara, 2014.
  • Işık, A. Mühendislik Ekonomisi, Birsen Yayınevi, İstanbul, 2005.
  • Zurada, J.M. An Introduction to artificial neural sys-tems. West Publishing, St. Paul, 1992.
  • Bose N.K., Liang, P. Neural network fundamentals with graphs, algorithms, and applications. McGraw-Hill, Inc., Hightstown, NJ, USA, 1996.
  • Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning internal representations by error propagation, Vol. 1. In: Parallel distributed processing: explorations in the mic-rostructure of cognition. MIT Press, Cambridge/MA, ABD, 1986.
  • Moshiri, S., ve Cameron, N. E. Neural network ver-sus econometric models in forecasting inflation, Journal of forecasting, 1999; 19, 201-217.
  • Law, A.M. ve Kelton, W.D. Simulation modeling and analysis, 2nd ed., McGraw-Hill, New York, ABD, 1991.
  • TÜİK, Türkiye İstatistik Kurumu, Tüketici Fiyatları Endeksi, Erişim: Ocak 2016, http://www.tuik.gov.tr/
  • TCMB, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, Ağır-lıklı Ortalama Mevduat Faiz Oranları, Erişim: Ocak 2016, http://www.tcmb.gov.tr/

Volume 4, Issue 2, 2016

2016.04.02.OR.04

alphanumeric journal

Volume 4, Issue 2, 2016

Pages 95-114

Received: June 8, 2016

Accepted: Sept. 21, 2016

Published: Sept. 27, 2016

Full Text [724.2 KB]

2016 Mutlu, Ö., Ordu, M., Polat, O.

This is an Open Access article, licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Creative Commons Attribution licence

scan QR code to access this article from your mobile device

Contact Us

Faculty of Transportation and Logistics, Istanbul University
Beyazit Campus 34452 Fatih/Istanbul/TURKEY

Bahadır Fatih Yıldırım, Ph.D.
editor@alphanumericjournal.com
+ 90 (212) 440 00 00 - 13219

alphanumeric journal

alphanumeric journal has been publishing as "International Peer-Reviewed Journal" every six months since 2013. alphanumeric serves as a vehicle for researchers and practitioners in the field of quantitative methods, and is enabling a process of sharing in all fields related to the operations research, statistics, econometrics and management informations systems in order to enhance the quality on a globe scale.