Finansal başarısızlık tahmininde geleneksel istatistiki yöntemlerle yapay sinir ağlarının karşılaştırılması ve sanayi işletmeleri üzerinde uygulama
Comparison of traditional statisticial techniques with artificial neural networks in financial failure prediction and an application on industry firms
- Tez No: 211925
- Danışmanlar: PROF.DR. İSMAİL HAKKI SÖNMEZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Çok değişkenli model, Artificial neural networks, Multivariate model
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Finansal başarısızlık, hem işletmeyle doğrudan ilgili gruplar üzerinde hem de genel ekonomi üzerinde olumsuz etkilere sahip olabilmektedir. Bu nedenle, finansal başarsızılığın tahmin edilmesi, finans alanında önemli araştırma konularından biri olmuştur. Uzun yıllar boyunca, farklı yöntemler kullanılarak finansal başarısızlığı tahmin edebilecek modeller geliştirilmeye çalışılmıştır. Bu yöntemler arasında, en yaygın olarak kullanılanları çok değişkenli istatistiki teknikler ve yapay sinir ağlarıdır. Bu çalışmanın amacı, geleneksel istatistiki yöntemlerle yapay sinir ağlarının, Türkiye'deki sanayi işletmelerinin finansal durumunu tahmin etmedeki performanslarını karşılaştırarak, en uygun yöntemi belirlemektir. Hisse senetleri İ.M.K.B.'de işlem gören sanayi işletmelerinin 1992-2004 yılları arası verileri üzerinde, geleneksel istatistiki teknikler (çok değişkenli diskriminant analizi ve lojistik regresyon analizi) ve yapay sinir ağları (geri yayılımlı çok katmanlı yapay sinir ağı) kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmiştir. Elde edilen modellerin beş yıl öncesine kadarki performansları, hem geleneksel performans ölçüleri, hem de ROC eğrileri aracılığıyla değerlendirilerek birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Başarısızlıktan bir ve iki yıl öncesi için en iyi performansa sahip yöntem yapay sinir ağıdır. İşletmeyle ilgili olarak verilecek çoğu karar için iki yıllık sürenin yeterli olduğu düşünüldüğünde, yapay sinir ağının finansal başarısızlık tahmininde kullanılmasının işletmeyle ilgili karar vericiler için son derece yararlı olacağı sonucuna varılmıştır. Ayrıca, başarısızlıktan beş yıl öncesine kadar tüm tahmin modellerinin ROC eğrisi altında kalan alanları 0,50'den daha büyüktür.
Özet (Çeviri)
Financial failure may negatively affect both stakeholders and overall economy. Therefore, predicting financial failure has become an important subject in financial research area. For many years researchers have tried to develop models that predict financial failure using different methods. Among these methods, multivariate statistical methods and artificial neural networks are used most widely. The objective of this study is to determine the most appropriate method by comparing the performances of traditional statistical methods and artificial neural networks in predicting financial positions of industry firms in our country. In this study, prediction models have been built by means of traditional statistical methods(multivariate discriminant analysis and logistic regression analysis) and artificial neural networks (multilayer neural networks with backpropagation algorithm) using data of industry firms whose stocks were traded in Istanbul Stock Exchange (ISE) between years 1992 and 2004. Performances of models developed for five year period are compared by using both traditional performance measures and ROC curves. In predicting failure one and two years earlier, artificial neural network has the best performance. Considering that two years is enough for most of the decisions about the firm, it has been concluded that using artificial neural networks in predicting financial failure will be very beneficial for decision makers. Besides, for up to five years prior to failure, the area under the ROC curve in all prediction models is more than 0,50.
Benzer Tezler
- Finansal başarısızlık göstergelerinin gri ilişkisel analiz ile belirlenmesi ve BİST 100 endeksinde veri zarflama analizi ve lojistik regresyon analizi uygulaması
Determination of financial failure indicators by gray relational analysis and application of data envelopment analysis and logistic regression analysis in BİST 100 index
EBRU NURCAN
- İşletmelerde finansal başarısızlık tahmin modellerinin karşılaştırılması: BIST gıda, içecek ve tütün sektöründe bir uygulama
Comparison of financial failure prediction models in businesses: an application in the BIST food, beverage and tobacco sector
BURCU USLU
- İşletmelerde finansal başarısızlık riskinin yapay zekâ teknikleriyle tahmin edilmesine dair bir uygulama
An application on estimating financial failure risk in businesses with artificial intelligence techniques
ÇAĞATAY SİNOPLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MaliyeBartın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL FATİH CEYHAN
- Öngörü teknikleri ile finansal başarısızlık tahmini: BIST üzerine bir uygulama
Financial bankruptcy prediction: An application in the BIST
SEVDA SELÇİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF SALDANLI
- Muhasebe bilgi kalitesi bağlamında hileli finansal raporlama ve finansal başarı ilişkisi: BİST'te bir uygulama
The relationship of fraud financial reporting and financial success in context of accounting information quality: An application on BIST
ELİF KARAKAŞ