Geri Dön

Yapay sinir ağları yardımı ile şirket birleşmelerinin kestirimi

Predicting company mergers and acquisition with the help of artificial neural networks

  1. Tez No: 223534
  2. Yazar: RUKİYE DEMİR
  3. Danışmanlar: PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sirket Birlesme ve Satınalmaları, Yapay Sinir Agları, Karar Verme, Elastic Merger and acquisiton, Decicion Making, Artifical Neural Network
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Degisen pazar yapısı ve rekabet kosulları sirketleri, yeni çözümler ve arayıslar gelistirme zorunlulugu ile karsı karsıya bırakmıstır. Birlesme bu arayıslar sonucu, özellikle son yıllarda yaygınlık kazanmaya baslamıs gelismelerden birisidir. Birlesmelerin dogru bir strateji olabilmesi için, birlesilecek veya satın alınacak sirket seçiminin, çok iyi analiz edilmesi gerekir. Tezde bu süreç yapay sinir agları ile analiz edilmistir. Tezin birinci bölümünde sirketleri birlesmeye iten nedenler ve birlesen firmalarda performans artısının gerçeklestigi, stratejik planlamanın sirket birlesmeleri ile olan ilintisi anlatılmıstır. Türkiye'de sirket birlesmelerinin durumu ile ilgili bilgi verilmis, birlesmelerin artması için yatırımcıya karar destek modeli sunma yönünde çalısmaya devam edilmistir. İkinci bölüm, birlesme sürecinde kullanılacak yöntem olan yapay sinir aglarının (Neural Network) kapsam ve yapısı anlatılmıstır. Geri yayılmalı algoritma, üzerinde durulmustur. Neden sinir agları sorusunun cevabı ise, onun teori gereksinimi esnektir, arastırma yaklasımı kuralcı degildir ve bilinmeyeni sunus sekli bulanık küme tabanlıdır ve en önemli özelligi gerçek dünya problemlerine uygulanabilir olmasıdır. En iyi sinir agı modelini saglayacak olan katmanlar üzerindeki dügüm sayısı ve katman sayısını belirlemek oldukça zor olan bir süreçtir gizli katmanların ve dügümlerin bir çok kombinasyonu memnun edici modele ulasmadan önce bir çok kez denenir. Bu süreç çok zaman alır ve `optimal' aga ancak bir çok denemeden sonra ulasılır. Hareket fonksiyonu elde etme süreci ancak bilgisayar destegi ile gerçeklesir. Bu süreçte MATLAB 6.5 `den yararlanılmıs ve üçüncü bölümde anlatılmıstır. Türkiye'de sirket birlesmeleri henüz gelisme asamasındadır ve tam anlasılamamıstır. Yöntemleri konusunda yatırımcılar yeterli bilgiye sahip degildir. Bu tezin amacı birlesmenin sirketlerin büyümesi için bir yöntem oldugu ve en dogru sirketi bulmak için sinir agları modeli kullanılarak Türkiye'nin bir eksikligine katkı saglamaktır.

Özet (Çeviri)

Today companies have been engaged in a new pursuit for adapting themselves to the changing market and competition conditions. Mergers are among the trends which have gained wider interest, especially in recent years. In order for the mergers to be a true strategy, the choice of company which will be merged or acquired has to be perfectly analyzed. I have analyzed this process via artificial neural networks. The first part of the thesis deals with the stimulators of the merger, the performance increase in merged companies, and the connection of strategic planning with company mergers. In the second part, artificial neural networks, the method used in the merger and acquisition process, is investigated in scope and structure. The reason for handling the artificial neural networks is that their requirement for a theory is flexible, their research approach is not prescriptive, their presentation of the unknown is fuzzy based, and most importantly, its adaptability to the real world problems. It is a considerably difficult process to determine the layer number and number of nodes on these layers that are optimum for acquiring the best neural network model. Several combinations of hidden layers and nodes are tried before reaching the satisfactory model. This process takes a long time and the optimal network is produced after many trials. The activation acquiring process cannot be realized without the computer support. In this process MATLAB 6.5 is utilized which is explained in the third part. In Turkey company mergers have not reached their maturity and they can not be completely understood. Investors do not have sufficient information on its methods. This thesis aims to support the view that a merger is a way for a company to grow, and to contribute to a better understanding in Turkey by making use of neural network models for identifying the best company to acquire.

Benzer Tezler

  1. Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace

    Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı

    ALİ CENK KESKİN

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2009

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEAN MARC SOREL

    PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM

  2. Car damage analysis for insurance market using convolutional neural networks

    Sigorta sektörü için evrişimsel sinir ağları kullanarak araç hasarı analizi

    CİHAT TOLGA ARTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA KAYA

  3. Sigorta sektöründe kasko sigortası için makine öğrenmesi kullanılarak sahte hasarların tahmini

    Fraud detection using machine learning for automobile insurance in insurance sector

    ENGİN ÇALIMFİDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ERKUT ŞAHİN

  4. Organizational effectiveness in Turkish construction companies: An artificial neural network based prediction model

    Türk inşaat şirketlerinde organizasyonel etkinlik: Yapay sinir ağlarına dayalı bir tahmin modeli

    SEMİHA KIZILTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA TALAT BİRGÖNÜL

    YRD. DOÇ. DR. İREM DİKMEN

  5. Hileli finansal raporlama: Muhasebe manipülasyonu ile karlılık oranları ilişkisine yönelik ampirik bir araştırma

    Fraud financial reporting: An empirical research on the relationship of accounting manipulation and profitability ratios

    İLHAN ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İDİL KAYA