Finansal başarısızlık ve finansal başarısızlığın tahmini: Hisse senetleri İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında işlem gören sınai işletmeler üzerinde bir uygulama
Financial failure and prediciton of financial failure: An application on industry companies trading in Istanbul Stock Exchange
- Tez No: 253355
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞE GÜL YILGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
- Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 188
Özet
Günümüzün küreselleşen rekabet ortamında çok sık karşımıza çıkan işletme başarısızlığı literatürde ekonomik ve finansal başarısızlık olarak iki ana başlıkta toplanmıştır. Ekonomik başarısızlık, fiili gelirlerin, beklenen gelirlerin altında olması olarak tanımlanırken, finansal başarısızlık nakit akımlarının cari yükümlülükleri karşılayamaması olarak tanımlanmıştır.Finansal başarısızlığa uğramış işletmelerin sayısı artan rekabet ve çeşitli iç ve dış nedenlerden dolayı sürekli artış göstermektedir. Bu durum sadece işletmeleri etkilememekte, ülke ekonomisi üzerinde de bir yük oluşturmaktadır. Bu nedenle finansal başarısızlığın tahmin edilmesi hem işletmeler hemde ülke ekonomisi açısından önem taşımaktadır. Bu sebepten dolayı farklı yöntemle kullanılarak finansal başarısızlığı tahmin edecek yöntemler geliştirilmeye çalışılmaktadır.Bu çalışmada, lojistik regresyon, sınıflama ve regresyon ağaçları ve yapay sinir ağları modelleri kullanılarak işletmelerin finansal durumlarını 1, 2 ve 3yıl önceden tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Buna ek olarak, modellerin performanslarını karşılaştırarak en yüksek tahmin gücüne sahip modelin belirlenmesi ve işletmelerin finansal durumlarının belirlenmesinde en etkili değişkenlerin saptanması da amaçlanmaktadır.Çalışmayı gerçekleştirmek amacıyla, 1997- 2007 yılları arasında İstanbul Menkul Kıymetler Borsası' nda işlem gören sınai işletmeler incelenmiş ve belirlediğimiz kriterlere göre 70 finansal başarılı, 70 finansal başarısız işletmeye ait 29 finansal oran analizlerde kullanılmıştır.Analiz sonucunda kullandığımız tüm yöntemler, işletmelerin finansal durumlarını 1, 2 ve 3 yıl önceden başarıyla doğru tahmin etmekle beraber dönemler itibariyle en başarılı sonuçları regresyon ve sınıflama ağaçları modeli (CART) vermiştir. Ayrıca başarı veya başarısızlık yılı yaklaştıkça tahmin başarısının arttığı ve karlılık oranları grubunun işletmelerin finansal durumlarını en etkili şekilde tespit eden oran grubu olduğu belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The business failure which frequently appears in front of us in global competitive atmosphere of the present day has been summed under two main heading as economic and financial failure. While economic failure is described as the actual returns`s being below the expected returns; financial failure is described as cash transactions` not being able to supply current obligations.The number of the enterprises which has failed in business financially shows a constant increase because of hightened competition and several reasons. This condition does not only influence the business enterprises but also it is an encumbrance on the national economy. Therefore, being predicted of financial failure is critically important for both business enterprises and national economy. For this reason, methods that can estimate financial failure are being tried to improve by using different methods.In this study, It is aimed to predict the financial conditions of the business enterprises before 1, 2 and 3 years by using lojistic regression, classification and regression trees and neural network models. In addition to this, It is planned on to be determined of the model which has the highest power of prediction and to be confirmed of the most effective variants on the determination of the financial conditions of the business enterprises by comparing the performances of the models.So as to realize the study, the industrial bussinesses which were traded at Istanbul Stock Exchange from 1997 to 2007 have been analysed and in conformity with the criteria that we determined, 29 financial rate belonging 70 financially successful, 70 financially unsuccessful enterprises have been used in the analysis.As a result of the analysis, all methods that we used have estimated successfully the financial conditions of the business enterprises before 1, 2 and 3 years and in addition to this, classification and regression trees model (CART) has shown the most successful results. Furthermore, It is determined that the more success or ill-success year approximates the more predict success rises and the profitability rate group is the rate group which determines the financial conditions of the business enterprises the most effectively.
Benzer Tezler
- İşletmelerde finansal başarısızlık tahmini ve yapay sinir ağları modelinin kullanımı: Borsa İstanbul'da bir uygulama
Financial failure estimation on enterprises and utilization of the model artificial neural networks: An application to Borsa Istanbul
MEHMET NURİ SALUR
- Finansal başarısızlık tahmini: Yapay sinir ağı ve karar ağacı yöntemleri üzerine bir inceleme
An investigation on methods of artificial neural networks and decision tree estimation of financial failure
SEYEDBABAK HESARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
EkonomiDokuz Eylül Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKTUĞ CENK AKKAYA
- 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
- Finansal başarısızlık tahmini ve bir araştırma
Financial failure prediction and a research
YASEMİN DEMİRTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE IŞIN DİZDARLAR
- İşletmelerde finansal başarısızlık tahmin modelleri ve İMKB'de işlem gören firmalar üzerinde bir uygulama
In enterprise financial distress prediction models and an application on firms which trades in ISE
MEHMED FATİH AY