İşletmelerde finansal başarısızlığın öngörülmesinde gri ilişkisel analiz tekniği: Tekstil ve deri sektöründe bir uygulama
Grey relational analysis technique for forecasting financial failures in businesses: An application in textile and leather sector
- Tez No: 273484
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEKİ ÇAKMAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Gri İlişkisel Analiz, Finansal Başarısızlık, Sınıflandırma Tablosu, Veri Azaltma, Lojistik Regresyon, Öngörü, Grey Relational Analysis, Financial Failure, Classification Table, Data Reduction, Logistic Regression, Forecast
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
- Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 186
Özet
İşletmelerde finansal başarısızlığın öngörülebilmesi, bilgiye ihtiyaç duyan çıkar gruplarının yapılan araştırmalarda zamanında önlemler alabilmesi için zorunlu olmaya başlamıştır. Aynı sektöre ait işletmeleri finansal başarısızlığa uğramadan bir yıl öncesinde öngörebilmek amaçlandığı için başarısızlıktan bir yıl önceki finansal tablolar kullanılarak hesaplanan finansal oranlarla öngörü başarısının yüksek olmasını sağlayabilecek model geliştirilmeye çalışılmıştır.İlk bölümde, finansal başarısızlık ve başarısızlığın işletmeler açısından önemli etkileri geniş bir biçimde; ikinci bölümde ise, bağımsız değişken olan finansal oranların arasından az sayıda finansal oranın seçimi için gri ilişkisel analiz tekniği ve işletmelerin finansal durumunu belirlemede genel doğru sınıflandırma yüzdesini bulabilmek için uygulanan lojistik regresyon analizi ayrıntılı bir biçimde verilmeye çalışılmıştır. Son bölümde işletmeleri finansal başarısızlığa uğramadan bir yıl öncesinde öngörebilmek amacıyla İMKB'de yer alan Tekstil ve Deri Sektörüne ait 35 işletme için belirlenen 21 finansal oran üzerinde araştırma yapılmıştır. İşletmelerin finansal durumunu saptamada genel doğru sınıflandırma yüzdesini bulabilmek için lojistik regresyon analiziyle iki farklı model oluşturulmuştur. Bu modellere göre, çalışmaya konu olan oranlara uygulanan lojistik regresyon analizi sonucunda genel doğru sınıflandırma yüzdesi % 82,9 olarak belirlenmiştir. Gri ilişkisel analiz sonucu belirlenen oranlara uygulanan lojistik regresyon analizinin genel doğru sınıflandırma yüzdesi de % 88,6 olarak bulunmuştur. Çalışmada genel doğru sınıflandırma yüzdesiyle başarının en yüksek olduğu modelin seçilmesine çalışıldığından, gri ilişkisel analiz sonucu belirlenen oranlara uygulanan lojistik regresyon analizi daha başarılı sonuç verdiği bulgusuna ulaşılmıştır. Bu model sonucunda, genel doğru sınıflandırmanın yüksek olmasıyla birlikte, doğru sınıflandırılan işletme sayısında da artış olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Forecasting financial failure in businesses has become a necessity for interest groups to have timely precautions. Because it was aimed to forecast the financial failure of businesses in the same sector one year before the failure occurs, researchers tried to develop a model to achieve the highest success in this forecasting by means of financial rates calculated using financial tables of one year before the failure.In the first part, financial failure and the significant effects of this failure on businesses were defined and presented extensively. In the second part, grey relational analysis technique was presented in details for choosing a small number of financial rates among independent variables while logistic regression analysis was presented in details to find the general correct classification percentage in determining the financial condition of the businesses. In the last part, research was carried out on 21 financial rates determined for 35 Textile and Leather Sector businesses in İMKB (Istanbul Stock Exchange) to forecast their financial failure one year before it happens. Two different models were developed with logistic regression analysis to find the general correct classification percentage in determining the financial condition of the businesses. According to these models, as a result of logistic regression analysis applied on the rates of the study, the general correct classification percentage was found to be 82,9 %. The general correct classification percentage of logistic regression analysis applied on the rates determined as a result of grey relational analysis was found to be 88,6 %. Since the aim of the study was to choose the model with the highest success by means of general correct percentage, it was found that logistic regression analysis applied on the rates determined by using grey relational analysis yielded a more successful result. As a result of this model, it was seen that as the general correct classification percentage was high, so was the number of businesses that were classified correctly.
Benzer Tezler
- Finansal başarısızlığın öngörülmesinde sinirsel bulanık ağ modelinin kullanımı ve amprik bir çalışma
Financial failure prediction using neuro fuzzy modelling and an empirical analysis
SONER AKKOÇ
- İşletmelerde finansal başarısızlığın makine öğrenme yöntemleri ve Altman Z-skoru ile tahmin edilmesi
Prediction of financial failure in business with machine learning methods and Altman Z-score
ŞAFAK SÖNMEZ SOYDAŞ
- İşletmelerde finansal başarısızlığın öngörümlenmesi ve bir uygulama
The predicition of financal distress in the firms and an examination
MUSTAFA YILMAZ İÇERLİ
- İşletmelerde finansal başarısızlık, koruyucu önlemler ve çözümleyici yaklaşımlar
Başlık çevirisi yok
FUNDA ALTAY
- 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
