Geri Dön

Mali başarısızlık tahminlerinde matematiksel programlama uygulamaları

Mathematical programming techniques on corporate failure predictions

  1. Tez No: 172750
  2. Yazar: BURCA DİKMEN
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. ARGUN KARACABEY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Matematiksel programlama, doğrusal programlama, matematiksel modelleme, sınıflandırma, diskriminant analizi, işletme başarısızlığı, iflas öngörüsü, kesme düzlemi algoritması. 137, Mathematical programming, linear programming, mathematical modelling, classification, discriminant analysis, corporate failure, bankruptcy prediction, cutting plane algorithm. 138
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 184

Özet

ÖZET İşletme başarısızlığı öngörü çalışmaları son 40 yıl içerisinde hızlı gelişme göstermiş, finans çalışmaları arasında önemli bir yer almıştır. Dünyanın pek çok ülkesinden akademisyenler, finansal başarısızlık konularında çalışmalar yapmakta, yüksek başarımlı ve kolay uygulanabilir yeni yöntemler geliştirmeyi amaçlamaktadırlar. Bu konunun büyük ilgi görmesinin başlıca nedeni, özellikle durgun ekonomik koşullar ve yüksek enflasyon ortamında yaşanan iflasların toplumu etkileyecek pek çok sosyo-politik etkileri olmasıdır. Başarısızlığın önceden tespiti ve gerekli tedbirlerin alınmasına yönelik olarak 1940'larda geliştirilen istatistiksel teknikler, zaman içerisinde gelişme göstermiştir. Günümüzde finansal başarısızlık, yapay sinir ağlarına kadar uzanan çeşitli birçok metod yardımıyla öngörülmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmalar arasında yer alan matematiksel programlama modelleri bu tezin konusunu oluşturmaktadır. Çalışmanın ilk amacı, literatürde yer bulmuş istatistiksel ve modern çalışmaların incelenmesi ve matematiksel modelleme çalışmaları arasında yapılacak kıyaslama ile en yüksek performansa sahip modelin belirlenmesidir. Kıyaslanan modeller arasında istatistiksel yönteme de yer verilerek, istatistiksel ve matematiksel modelleme çalışmalarının göreceli öngörü performansları karşılaştırılmıştır. İkinci olarak bu modellerin yanı sıra başarımı artıracak başka bir yöntemin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Ayrıca, bu modelin başarısını artırmak amacıyla hazırlanan bir algoritma uygulamasına da yer verilmiştir. Bütün bu uygulamalar sırasında İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda hisseleri halka arz edilen, 28'i başarısız (üç ardışık yıl zarar ilan etmiş), 72 'si başarılı olmak üzere toplam 100 adet işletmenin açıklanmış mali tablolarından elde edilen veriler kullanılmıştır. Verilere, sırasıyla, t-testi ve faktör analizi uygulanarak matematiksel modellemede kullanılacak bağımsız değişkenler elde edilmiştir. 136Son olarak, amaç fonksiyonundaki doğru sınıflandırma sayısı ve sapma değerlerinin ağırlıklarının, modelin başarımına etkisini inceleyen araştırmaya yer verilmiştir. Bu tez çalışması kapsamında yapılan araştırmalar sonucunda matematiksel programlama yöntemlerinin mali başarısızlık tahminlerinde daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Bunun yanı sıra sınıflandırma amacıyla kullanılacak modelin kurulum yapısının da performansa etkisi büyüktür.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Over the last 40 years, the topic“business failure prediction”has developed to a major domain in corporate finance. Academicians from many nations has been aiming at developing high skilled and easily applicable methods. The reason why this subject attracts much attention is that, bankruptcies, which occur especialy in stagnant economy and high inflation conditions, result in great socio-economic affects on the whole society. The statistical studies on insolvency prediction started from 1940' s and has been developing rapidly. Until today, many researcher study on corporate bankruptcy, using different techniques ranging from statistical techniques to the developed ones such as artifical neural networks. Mathematical modelling, which is one of the“new age”forecasting techniques, is the subject of this thesis. The first aim of this study is to compare statistical and modern bankruptcy prediciton techniques, and try to find the one with the best prediction performance. Also the relative performance of mathematical models among eachother is under the study of this thesis. The second aim is to develop a new model which can generate better results. Besides, an algorithm is suggested to enhance the success of the model. During these studies, data deduced from the financial statements of İSE (İstanbul Stock Exchange) traded 100 total, 28 failed and 72 nonfailed (stated loss for three consequtive years), firms was used. Independent variables used in the applications is obtained by applying t-test and factor analysis consequently. Lastly, the influence of weights of the variables taking place in objective function, -which are the number of correctly classified firms and the amount of deviation- on the success of model tested end results are presented.

Benzer Tezler

  1. Bankalarda Kobi kredilerini değerlendirmeye ilişkin bir yaklaşım : Yapay sinir ağları

    An approach on Sme credit evaluations at banks : Artificial neural networks

    MEHMET YAZICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    BankacılıkKadir Has Üniversitesi

    Finans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. EROL ÜÇDAL

  2. Statistical modelling of financial statements of Turkey: A panel data analysis

    Türkiye?deki sektör bilançolarının istatistiksel modellenmesi: Panel veri analizi

    DENİZ AKINÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖZLEM İLK

  3. Borsa İstanbul' da (BİST) işlem gören demir çelik sektörü şirketlerinin finansal oranlar aracılığıyla 2009-2014 dönemlerinin analizi

    Analysis of financial ratios of the companies trading on iIstanbul stock exchange (BIST) of companies steel and iron industry 2009-2014 period

    ESRA ELĞİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METİN ATMACA

  4. Impact of Covid-19 on Islamic and conventional stock indexes

    Covıd-19'un İslami ve geleneksel hisse senedi endeksleri üzerindeki etkisi

    ALMABROK F AHMİD

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    MaliyeAtatürk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENSAR AĞIRMAN

  5. Finansal rasyolar yardımıyla mali başarısızlık tahmininde alternatif tekniklerin karşılaştırılması

    Başlık çevirisi yok

    SÜLEYMAN NAZİF UYAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. SELAY GİRAY