Borsa istanbul'da işlem gören işletmelerin finansal başarısızlıklarının öngörülmesi: Yapay sinir ağları ve diskriminant analizi yöntemleri ile karşılaştırmalı bir uygulama
Projection of financial failures of the businesses traded at İstanbul Stock Exchange: A comparative study via artificial neural networks and discriminant analysis
- Tez No: 369192
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GAMZE GÖÇMEN YAĞCILAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: İşletme Başarısızlıkları, Sınıflandırma, Finansal Başarısızlık, Yönetim Başarısızlıkları, Başarısızlık Öngörüsü, Diskriminant Analizi, Yapay SinirAğları, Business Failures, Classification, Financial Failure, Management Failure, Failure Projection, Discriminant Analysis, Artificial Neural Networ
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 147
Özet
Günümüzün globalleşen rekabet ortamında işletmelerin sonsuz olduğu kabul edilen ömürleri içerisinde en önemli amaçları işletme değerini maksimum yapmaktır. Bu amacını gerçekleştirirken işletmeler, toplumsal ihtiyaçları da göz önüne alarak faaliyette bulunurlar. İşletmelerin bir bölümü saptanan amaçlara ulaşarak varlığını sona erdirirken, bir bölümü ise belirlenen amaçlara ulaşamadan çeşitli nedenlerle başarısızlığa uğrayıp iflasa kadar sürüklenmektedirler. Ayrıca bir ülke ekonomisinde başarısız işletme sayısının çokluğu ekonomideki kıt kaynakların verimli değerlendirilmediğinin bir kanıtıdır. Bu açıdan bakıldığında işletme başarısızlıkları hem mikro hem de makro açıdan önemli bir konudur. İşletme başarısızlığının araştırıldığı bu tez çalışmasında, BİST' te beş farklı sektörde (Enerji, Gıda, Petro-Kimya, Tekstil ve Otomotiv) işlem gören 58 işletmenin 2002-2012 yılları arasındaki 11 yıllık finansal verileri incelenmiştir. Gerekli olan veriler BİST ve KAP internet sitelerinden elde edilmiştir. Çalışmanın birinci bölümünde işletme başarısızlıklarının nedenleri ve çözüm önerileri verilmiştir. İkinci bölüm de işletme başarısızlığı tahmin çalışmalarında kullanılan yöntemler anlatılmıştır. Üçüncü bölümde literatür çalışması yer almıştır. Dördüncü bölümde ise uygulama ve sonuç kısmı yer almaktadır. Çalışmanın genel amacı, iki gruplu diskriminant analizi ile yapay sinir ağlarının Bist'te işlem gören işletmelerin başarı durumunu sınıflandırmada öngörü performanslarının karşılaştırılarak, en uygun yöntemi belirlemektir. Çalışma sonucunda yapay sinir ağları yıllar itibariyle diskriminant analizinden daha yüksek bir öngörü performansı ortaya koymuştur. Her iki yönteminde kendine özgü özelliklerinden dolayı işletme başarısızlığı tahmin çalışmalarında kullanılabilir olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
In globalizing competitive environment of today, the primary target of the businesses is to maximize their the operating value during their existence regarded as permanent. In doing so, businesses operate by taking the social needs into consideration as well. Several businesses terminate their existence once they have attained the targets envisaged while several others fail to maintain their existence and declare their bankruptcy without attaining their targets. Accordingly, the high number of sinking businesses in a country proves the fact that the scarce resources of the economy have not been used efficiently. When viewed from this aspect, sinking businesses are noted as a significant issue in both micro and macro terms. In this study that investigates the reasons of failures of businesses, 11 years (between the years 2002-2012) financial data of 58 different businesses operating in various sectors (Energy, Food, Petro-chemistry, Textiles and Automotive) and being traded at İstanbul Stock Exchange (BIST) have been analyzed. The data needed have been obtained from İstanbul Stock Exchange (BIST) and Public Disclosure Platform (KAP) websites. The first section of the study involves the reasons of failures and solution offers. The second section the methods used to propose possible reasons for the failure have been explained. In the third section, deals with the literature research of the study while the fourth section involves the application and conclusion parts. The overall objective of the study is to determine the most appropriate method by comparing and contrasting the failure projection performances(classification) of the businesses traded at İstanbul Stock Exchange (BIST) via artificial neural networks and multiple-discriminant analysis regarded. The outcomes of the study validate the literature. Artificial neural networks set forth a higher level of projection performance than discriminant analysis in respect of years. It has been found that both methods could be involved in projection of business failures as they hold their specific characteristics.
Benzer Tezler
- Borsa İstanbul'da işlem gören sanayi işletmelerinin finansal başarısızlıklarının öngörülmesi: 2007-2019
Predicting financial failures of industrial companies listed in Borsa Istanbul: 2007-2019
HASAN DEMİRHAN
- Estimating the probability of bankruptcy using z-score and distance to default model: An application on ise
İflas etme olasılıklarını Z-skor ve finansal sıkıntıya olan uzaklık hesaplayarak tahmin etme: BİST'de ampirik bir uygulama
IFTIKHAR IFTIKHAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM ÖZARI
- Finansal başarısızlık tahmin modellerinin karşılaştırılması: BİST turizm işletmeleri üzerine bir uygulama
Comparison of financial failure prediction models: An application on BIST tourism enterprises
ŞEVKİ YILDIZ
- Finansal başarısızlık göstergelerinin gri ilişkisel analiz ile belirlenmesi ve BİST 100 endeksinde veri zarflama analizi ve lojistik regresyon analizi uygulaması
Determination of financial failure indicators by gray relational analysis and application of data envelopment analysis and logistic regression analysis in BİST 100 index
EBRU NURCAN
- Finansal başarısızlığın yapay sinir ağları ve çok değişkenli istatistiksel analiz teknikleri ile tahmin edilmesi: Borsa İstanbul'da bir uygulama
Estimation of financial failure by artificial neural networks and multivariate statistical analysis techniques: An application in the İstanbul Stock Exchange
BÜŞRA SÜSLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EkonometriBursa Uludağ ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEHRA BERNA AYDIN