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, Artificial Neural Networks, Decision Trees, Business Failure Prediction, Data Mining
- 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: 57
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 başarısızlık tahminlerinde matematiksel programlama uygulamaları
Mathematical programming techniques on corporate failure predictions
BURCA DİKMEN
- 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
- Firmalarda finansal başarısızlığın tahmini ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda bir uygulama
Prediction of financial failure of firms and an application at İstanbul Stock Exchange
ALİ AKGÜN
- Finansal başarısızlık tahmininde veri madenciliğinin kullanılması: İMKB'de bir uygulama
Financial failure prediction using data mining: An application in Istanbul Stock Exchange
YUNUS KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İşletmeGaziantep Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM HALİL SEYREK
- 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
TALİP TORUN