Business failure predictions in Istanbul Stock Exchange
İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda işletme başarısızlığı tahminleri
- Tez No: 250580
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RAMAZAN SARI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Karar Ağaçları, İşletme Başarısızlığı Tahmini, Veri Madenciliği, Karar ağacı, İMKB, İşletme başarısızlıkları, Artificial Neural Networks, Decision Trees, Business Failure Prediction, Data Mining, Decision tree, İstanbul Stock Exchange, Business failures
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
- Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada İMKB pazarlarından seçilmiş şirketlerin verileri kullanılarak işletme başarısızlığı tahmin modelleri geliştirilmeye çalışılmıştır. Örneklem verisi 27 adet başarısızlığa uğramış şirket ile onlarla eşlenmiş 27 adet faaliyetlerine devam eden şirketin seçilmiş onar adet mali oranından oluşmaktadır. Çalışmada iki adet parametrik olmayan sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır: Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Karar Ağaçları. Sınıflandırma sonuçları alıştırma örnekleminin sınıflandırmasında modellerin dengede olduğunu göstermektedir, ancak YSA modeli test örnekleminin sınıflandırmasında karar ağacı modeline üstün gelmiştir. Ayrıca, YSA ve Karar Ağacı gibi veri madenciliği tekniklerinin kompleks ve lineer olmayan ilişkilerin analizindeki potansiyel faydaları gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
This study aims to develop business failure prediction models using the data of selected firms from ISE markets. The sample data comprise ten selected financial ratios for 27 non-going concerns (failed businesses) and paired 27 going concerns. Two non-parametric classification methods are used in the study: Artificial Neural Networks (ANN) and Decision Trees. The classification results show that there is equilibrium in the classification of the training samples by the models, but ANN model outperform the decision tree model in the classification of the testing samples. Further, the potential usefulness of ANN and Decision Tree type data mining techniques in the analysis of complex and non-linear relationships are observed.
Benzer Tezler
- Mali yapı analizlerinde çok boyutlu modeller
Multi-dimensional models in financial structural analyses
SERKAN ANIL
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BOLAK
- Altman Z-skor ve Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) modelleri ile işletmelerde finansal başarısızlık tahmini: Borsa İstanbul'da bir uygulama
The financial failure prediction in companies by using Altman Z-skor and Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) models: An applıcation on the Borsa Istanbul
AMINA BAYRAMOVA
- Bayesyen multinominal lojistik regresyon ile işletmelerin finansal başarısızlığının değerlendirilmesi: İmalat sanayi uygulaması
Evaluation of financial failure of firms with bayesian multinominal logistic regression analysis: An application of manufacturing sector
NİMET MELİS ESENYEL İÇEN
- Mali başarısızlık tahminlerinde matematiksel programlama uygulamaları
Mathematical programming techniques on corporate failure predictions
BURCA DİKMEN
- Finansal raporlama sistemlerinin bilginin ihtiyaca uygunluğu açısından değerlendirilmesi: İMKB şirketlerinde finansal başarısızlık tahminleri yönüyle bir uygulama
An investigation of financial reporting systems in terms of relevance: An empirical analysis on ISE firms from the perspective of financial failure predictions
FEVZİ SERKAN ÖZDEMİR