Geri Dön

Predicting business failures in non-financial Turkish companies

Finansal olmayan Türk şirketlerınde iflas tahmini

  1. Tez No: 398164
  2. Yazar: KAAN OKAY
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. BURCU ESMER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: multivariate linear discriminant model, quadratic discriminant model, logit model, probit model, decision tree model, neural networks model, support vector machines, business failures, bankruptcy prediction, financial ratios
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Ekonomi ve Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 45

Özet

Kurumsal iflas tahmini finans literaturunde yaygin olarak incelenmistir. Bu tez 2000 ve 2015 yillari arasinda fi nansal sektorde olmayan Turk sirketlerinin iflas tahminlerini 7 farkli modelin: coklu degiskenli dogrusal diskriminant, ikinci derece diskriminant, logit, probit, karar agaci, yapay sinir aglari ve destek vektor makinesi modelleri dogruluklarini karsilastirarak inceler. Bu calsma,finansal oranlarn iflastan 1 ila 2 yl oncesine kadar guclu belirleyici olduklarini gostermektedir. Ayrca, uc fi nansal oranin: doner sermayenin toplam aktiflere orani, net gelirin toplam aktiflere orani ve net gelirin toplam pasiflere oraninin iflas tahminini ongormede onemli oldugunu gostermektedir. Butun veri seti kullanildiginda, karar agaci modeli %75 ile en yuksek dogruluk oranina sahiptir. Ikincil veri seti kullanildignda ise yapay sinir aglari diger modellere gore en yuksek dogruluk oranina sahiptir. Anahtar sözcükler : çoklu değişkenli doğrusal diskriminant modeli, ikinci derece diskriminant modeli, logit modeli, probit modeli, karar ağacı modeli, yapay sinir ağları modeli, destek vektör makineleri, iflas tahmini, finansal oranlar .

Özet (Çeviri)

The prediction of corporate bankruptcies has been widely studied in the fi nance literature. This paper investigates business failures in non-fi nancial Turkish companies between the years 2000 and 2015. I compare the accuracies of di fferent prediction models such as multivariate linear discriminant, quadratic discriminant, logit, probit, decision tree, neural networks and support vector machine models. This study shows that accounting variables are powerful predictors of business failures one to two years prior to the bankruptcy. The results show that three financial ratios: working capital to total assets, net income to total assets, net income to total liabilities are signi ficant in predicting business failures in non- financial Turkish companies. When the whole sample is used, all five models predict the business failures with at least 75% total accuracy, where the decision tree model has the best accuracy. When the hold-out samples are used, neural networks model has the best prediction power among all models used in this study.

Benzer Tezler

  1. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MaliyeAnkara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜVEN SAYILGAN

  2. Sanayi işletmelerinde finansal başarısızlığın öngörülmesi üzerine bir deneme

    The Study of the prediction of financial failures of the industrial corporations

    BEGÜM KALAYCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    İşletmeAnkara Üniversitesi

    PROF.DR. KOÇ YÜKSEL YALKIN

  3. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeAkdeniz Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN DENİZ KÖKSAL

  4. Bankacılıkta değişim yönetimi

    Change management in banking

    AYDIN ARGIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAZIM EKREN

  5. Finansal başarısızlığın oran analizi ve diskriminant analizi kullanılarak ölçümlenmesi: BİST'de işlem gören dokuma, giyim eşyası ve deri işletmeleri üzerine bir araştırma

    Measuring business failure by using ratio analysis and discriminant analysis: A research on textile, clothes and leather firms listed in the Istanbul Stock Exchange

    ABDULLAH ORHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeAnadolu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVAL SELİMOĞLU