This study offers a comprehensive analysis of the performance and systemic dynamics of green finance investments in environmentally sustainable technologies from 2000 to 2025, complemented by scenario-based projections extending to 2050. Empirical results indicate a consistent increase in portfolio returns—from 5.2% in 2000 to 11.8% in 2025—accompanied by a significant reduction in annualized volatility, declining from 8.1% to 3.0%. Concurrently, the portfolio’s sustainability score improved from 0.45 to a full alignment score of 1.00, reflecting a strategic shift towards high-impact green assets. Building on these observed trends, this study introduces the Eco-Financial Resonance Theory (EFRT), an original conceptual framework that interprets sustainable transitions as emergent phenomena arising from resonant interactions among four interdependent domains: financial flows, technological innovation, policy and regulation, and environmental outcomes. Scenario analyses highlight the pivotal roles of policy ambition and innovation pathways in shaping long-term risk-return profiles, with optimistic forecasts projecting returns exceeding 40% by 2050, alongside markedly reduced risks. Regional analysis reveals persistent disparities, underscoring the necessity for context-specific strategies to enhance systemic coherence. Beyond its theoretical contributions, EFRT offers actionable insights for investors and policymakers aiming to align profitability with ecological sustainability. Collectively, these findings position green finance not merely as a niche or ancillary activity but as a transformative mechanism for enabling scalable and resilient sustainability transitions amid accelerating global environmental challenges.

This study investigates how Environmental, Social, and Governance (ESG) scores and the Corporate Governance Index (CGI) jointly influence firm value in Türkiye. To address the contextual limitations of global ESG metrics, this study incorporates the CGI, a country-specific governance measure developed by Capital Markets Board of Türkiye, as a complementary indicator. Using panel data from 44 non-financial firms listed on the Istanbul Stock Exchange between 2019 and 2023, the study applies a random effects regression model with robust standard errors. The findings indicate that both ESG and CGI scores are positively and significantly associated with firm value, along with profitability (ROA), while financial leverage and liquidity (CR) show negative effects. The results underscore the strategic value of aligning sustainability performance with governance quality, particularly in emerging market contexts. This study contributes to the literature by providing empirical evidence for an integrated ESG–CGI framework and offers practical insights for corporate managers, investors, and policymakers.

In recent years, the utilization of renewable energy sources has significantly increased due to their environmentally friendly nature and sustainability. Among these sources, wind energy plays a critical role, and accurately forecasting wind power with minimal error is essential for optimizing the efficiency and profitability of wind power plants. This study analyzes hourly wind speed data from 23 meteorological stations located in Türkiye’s Western Black Sea Region for the years 2020–2024, using the Weibull distribution to estimate annual energy production. Additionally, the same data were forecasted using the Long Short-Term Memory (LSTM) model. The predicted data were also assessed through Weibull distribution analysis to evaluate the energy potential of each station. A comparative analysis was then conducted between the Weibull distribution results of the measured and forecast datasets. Based on the annual energy production estimates derived from both datasets, the revenues, costs, and profits of 10 MW wind farms at each location were examined. The findings indicate that the highest revenues and unit electricity profits were observed at the Zonguldak South, Sinop İnceburun, and Bartın South stations. According to the LSTM-based forecasts for 2025, investment in wind energy projects is considered feasible at the Sinop İnceburun, Bartın South, Zonguldak South, İnebolu, Cide North, Gebze Köşkburnu, and Amasra stations.

This study proposes a hybrid portfolio optimization framework integrating financial network analysis, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS), and GA for asset allocation in BIST. The empirical analysis focuses on constituent firms within the BIST 30, BIST 50, and BIST 100 indices using daily stock market data covering the period 2000–2025. Financial network centrality indicators and technical analysis variables were employed to identify structurally influential assets and model nonlinear investment decision dynamics under market uncertainty. The ANFIS framework was utilized to capture complex relationships between technical indicators and portfolio allocation decisions, while Genetic Algorithms optimized portfolio weights under return maximization and downside-risk minimization constraints. To reduce overfitting risk, Principal Component Analysis (PCA) and K-fold cross-validation procedures were implemented during model training. The proposed framework was additionally evaluated using out-of-sample backtesting over the 2021–2024 period and compared against benchmark portfolio strategies, including Equal Weight and Minimum Variance portfolios. Empirical findings indicate that the ANFISGA framework achieved superior risk-adjusted performance, higher Sharpe and Sortino ratios, and lower maximum drawdown during volatile market conditions. The study contributes to the portfolio optimization literature by integrating financial network indicators with adaptive fuzzy decision systems and evolutionary optimization techniques within an emerging market context. The proposed framework is intended primarily as an adaptive portfolio decision-support system rather than a purely predictive forecasting model.

Kripto paranın temelini oluşturan blok zincir teknolojisi finans sektörünün her alanında yer almaktadır. Bu alanlardan birisi de yatırım fonlarıdır. Yatırımcılar yatırım fonları ile aynı anda birden fazla finansal araca yatırım yapabilmektedir. Blok zincir teknolojisinin temelini oluşturduğu yatırım fonlarının kurulmasıyla alternatif fonlara yatırım imkânı sunulmaktadır. Yatırımcıların blok zincir temalı yatırım fonlarına taleplerinin artmasıyla fonların çeşitlendirildiği görülmektedir. Bu amaçla günümüzde yaygın olarak tercih edilen bir finansal araç olan blok zincir yatırım fonları kavramsal bir bakış açısıyla değerlendirilmektedir. Blok zincir teknolojisinin doğuşu, gelişimi, faydaları ve önemi değerlendirilerek, blok zincir teknolojisi yatırım fonları kavramsal boyutuyla açıklanmaktadır. Çalışmada TEFAS bünyesinde işlem gören altı fonun 2021-2023 dönemi getirileri karşılaştırmalı analiz yöntemiyle fonların getirileri değerlendirilmektedir. Araştırma sonucunda blok zincir teknolojisi yatırım fonlarının finansal piyasalarda çok yeni olduğu görülmektedir. Blok zincir teknolojisi yatırım fonlarının, profesyonel fon yönetim şirketleri tarafından yönetilmesinin yatırımcılara yüksek getiri potansiyeli sunabileceği düşünülmektedir. Fon büyüklüklerinin ve sayısının hızlı bir şekilde artmasıyla bu fonların öneminin her geçen gün artması beklenmektedir.

Bu çalışmanın amacı, maddi duran varlıklarda yeniden değerleme uygulamalarının işletmelerin finansal tablo yapısı üzerindeki etkilerini incelemek ve yeniden değerleme artışlarının bilanço içerisindeki göreli ağırlığını ortaya koymaktır. Özellikle enflasyonist dönemlerde, tarihi maliyet esasına dayalı muhasebe uygulamaları maddi duran varlıkların defter değeri ile piyasa değeri arasında önemli farklılıkların ortaya çıkmasına neden olur. Finansal tabloların gerçeğe uygun olarak sunulmasını engelleyebilir. Bu durum bilgi sunumunu zayıflatmakta ve finansal tablolardan yararlananların karar alma süreçlerini olumsuz etkileyebilmektedir. Bu bağlamda, maddi duran varlıkların yeniden değerlemesi, varlıkların finansal tablolarda gerçeğe uygun değerlerine daha yakın şekilde raporlanmasını sağlayan önemli bir muhasebe uygulamasıdır. Çalışmada, Borsa İstanbul Gıda ve İçecek Endeksi'nde (BIST XGIDA) işlem gören işletmelerin finansal tabloları incelenmiş ve maddi duran varlıkların yeniden değerleme artışlarının bilanço içerisindeki payı, dikey analiz yöntemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Analiz kapsamında yeniden değerleme artışlarının maddi duran varlıklar, toplam duran varlıklar ve toplam aktifler içindeki oranları hesaplanmıştır. Elde edilen bulgulara göre, incelenen 128 gözlemin 72’sinde (%56,25) maddi duran varlıkların yeniden değerleme artışının olduğu belirlenmiştir. Analiz sonuçlarına göre maddi duran varlık yeniden değerleme artışlarının toplam aktifler içerisindeki ortalama payı %6,53, toplam duran varlıklar içerisindeki payı %11,83 ve maddi duran varlıklar içerisindeki payı ise %13,92 olarak hesaplanmıştır. Bulgular, yeniden değerleme uygulamalarının bazı işletmelerde sınırlı düzeyde kaldığını, bazı işletmelerde ise bilanço büyüklüklerini önemli ölçüde etkilediğini göstermiştir. Özellikle maddi duran varlık yoğunluğu yüksek işletmelerde yeniden değerleme uygulamalarının finansal tablo yapısı üzerinde daha belirgin etkiler oluşturduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma, maddi duran varlıkların yeniden değerlemesinin, özellikle enflasyonist dönemlerde işletmelerin finansal tablolarının gerçeğe uygun değerine daha yakın şekilde hazırlanmasına katkı sağladığını göstermiştir. Bununla birlikte, yeniden değerleme uygulamalarının finansal tablo büyüklüklerini önemli ölçüde etkileyebileceği; bu nedenle finansal analiz ve karar alma süreçlerinde bu durumun dikkatle değerlendirilmesi gerektiği de anlaşılmaktadır.