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
- Tez No: 354842
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN OKKA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 861
Özet
Bireysel ve sosyal etkilere sahip finansal başarısızlığın önceden doğru olarak tahmin edilebilmesi, finans alanının önemli bir araştırma konusu olmuş ve bu konuda uygun bir model geliştirmeyi amaçlayan çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalarda, farklı varsayımlara ve farklı hesaplama yöntemlerine göre analizler yapılmıştır. Bu çalışmanın amacı; firmalarda finansal başarısızlık tahminlerinde kullanmak amacıyla yapay zeka modelleri olan Ardışık Yinelemeli Ağ Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve Yapay Bağışıklık Tanıma Sistemi (AIRS) ile firma başarısızlığa düşmeden bir yıl, iki yıl ve üç yıl önceden firmanın finansal başarısızlık derecesinin sınıflandırmasını yapmaktır. Her iki modelde, temelde denetimli öğrenme içeren bir yapıya sahiptir. Bu çalışmadaki uygulamada, İMKB'de işlem gören 130 sanayi şirketi araştırmaya dahil edilmiş ve bu firmaların 2008, 2009 ve 2010 yılları arasındaki 12 aylık bilançoları incelenmiştir. Örneklem seçiminde firmaların başarısızlık kriterleri olarak işlem sırasının kapatılması ve üç yıl üst üste zarar etmiş olmak kriterleri belirlenmiştir. Çalışmada bağımsız değişken olarak finansal oranlar kullanılmıştır. Bu finansal oranlar Altman'ın analizde kullandığı ve Z-skor ve Zeta analizi olarak adlandırılan oranlardan elde edilmiştir. Yapılan analiz sonucunda finansal başarısızlık 1 yıl, 2 yıl ve 3 yıl önceden tahmin edilmiştir. Her iki modelde yapılan genel tahminler incelendiğinde ANFIS modelinde bir yıl önceden yapılan finansal başarısızlık tahmininin AIRS modelinde yapılan tahminle aynı olduğu görülmektedir. İki yıl önceden tahmin için her iki modelde yaklaşık sonuçlar elde edilmiş ve üç yıl önceden yapılan tahminde ise her iki modelde de tahmin başarısının düştüğü gözlenmiştir. Her iki modele tahmin sonuçları açısından genel olarak bakıldığında yüksek sınıflandırma başarısına ulaşılabildiği görülmektedir. Ancak her iki modelin bir yıl, iki yıl ve üç yıl önceden 65 adet finansal başarısız firmanın tahmin sonuçlarına baktığımızda, ANFIS modelinin YBTS modelinden -bir yıl, iki yıl ve üç yıl önceden tahminlerde- daha yüksek sınıflandırma doğruluğu elde ettiği görülmektedir. Bu sonuçlara baktığımızda çalışmada uygulanan finansal başarısızlık tahmin modellerinden ANFIS modelinin YBTS'ye göre yüksek sınıflandırma başarısına ulaşmasından dolayı finansal başarısızlık tahmininde ANFIS modelinin kullanılmasının uygun olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In accurate prediction of financial failure with individual and social impact has become an important research area and in this regard a number of studies aiming to develop a suitable model have been done. In these studies, analyzes were carried out according to different assumptions and different calculation methods. This study aims to classify the degree of financial failure of the company before 1 year , 2 years and 3 years of the failure .This classification will be done by using artificial intelligence models such as the Adaptive Network-Based (or Neuro) Fuzzy Inference System (ANFIS) and Artificial Immune Recognition System (AIRS) and will be used to make predictions about financial failure. Both models, basically have a structure including supervised learning. In this study, 130 industrial companies listed on the ISE have been involved in research and 12- month balance sheets of the companies between 2008, 2009 and 2010 were examined. Failure of firms in for the sample selection, the criteria was determined as follows, delist and to have three consecutive years of announce losses of the company. Financial ratios are used as independent variables in the study. This financial ratios were obtained from the ratios that Altman used in analysis called as and Z-score analysis and Zeta. As a result of the analysis the financial failure before 1 year, 2 years and 3 years has been predicted in advance. When the general predictions of both models are examined ,the financial failure predicition before one year of ANFIS and AIRS models seem to be the same. The prediction for two years in advance , both models predict almost the same results . On the other hand; the predictions for three years in advance ,both models have been observed to decrease the the success of prediction. Generally speaking both models seem to have achieved high classification performance in terms of results.. However, looking at the results of predictions of both models for one year, two years and three years in advance for 65 financial failing firms , ANFIS model achieved a higher classification accuracy than AIRS model for -one year, two year and three year predictons . When we look at the results ANFIS model was found to be more appropriate to use than AIRS model in predicting the financial failure due to its achievement in high classification performance.
Benzer Tezler
- Firmalarda mali başarısızlığın tahmini. 1998-2000 Dönemi İMKB'de işlem gören firmalar üzerinde bir uygulama
The Prediction of the financial failure of the companies. An application on the companies quoted to ISE during the period 1998 to 2000
NURAY TEZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeYıldız Teknik Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLER ARAS
- Teknoloji yoğun işletmelerde çok boyutlu mali başarısızlık tahminleri
Multi-dimensional financial distress for capital-intensive firms
GÖKHAN TAMER
- Şirketlerin finansal başarısızlık tahmininde Altman Z-score modelinin kullanılması, Borsa İstanbul'da bir araştırma
Using the Altman Z-score model in predicting the financial distress of companies
SIDDIG MOHAMED OSMAN KHALID
- Finansal başarısızlık ve finansal başarısızlığı etkileyen faktörler perakende ticaret sektörü üzerine bir uygulama
Financial failure and factors affecting financial failure an application on retail trade sector
NURDAN DEMİRAYAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN POYRAZ
- Optimal parametre ve özellik seçimi ile destek vektör makinesi kullanılarak finansal başarısızlık tahmini
Financial distress prediction using support vector machine with optimal parameter and feature selection
SEYYİDE DOĞAN