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
- Tez No: 504207
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖKTUĞ CENK AKKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Finansal Başarısızlık, Veri Madenciliği Yöntemleri, Yapay Sinir Ağları, Karar Ağacı, Financial Failure, Data Mining, Artificial Neural Networks, Decision Tree
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Finansal başarısızlık, hem işletmeyle doğrudan ilgili gruplar üzerinde hem de genel ekonomi üzerinde olumsuz etkilere sahip olabilmektedir. Bu nedenle, finansal başarısızlığın tahmin edilmesi, finans alanında önemli araştırma konularından biri olmuştur. Uzun yıllar boyunca, farklı yöntemler kullanılarak finansal başarısızlığı tahmin edebilecek modeller geliştirilmeye çalışılmıştır. Bu yöntemler arasında, veri madenciliği son yıllarda geliştirilen ve araştırmacılar tarafından kullanılan yöntemdir. Bu çalışmanın amacı, veri madenciliği yöntemleriyle, Borsa İstanbul'da işlem gören işletmelerinin finansal başarısızlıklarını bir yıl önceden tahmin etmedeki performanslarını karşılaştırarak, en uygun yöntemi belirlemektir. Hisse senetleri BİST'te işlem gören işletmelerinin 2009-2014 yılları arası verileri üzerinde, veri madenciliği yöntemlerimle: karar ağaçları(C&R, QUEST ve CHAID karar ağacı), yapay sinir ağları, diskriminant analizi ve lojistik regresyon analizi kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmiştir ve finansal başarısızlık bir yıl önceden tahmin edilmiştir. Performans sonuçlarına göre C&R ağacı, CHAID karar ağacı, lojistik regresyon, yapay sinir ağları, QUEST karar ağacı ve diskriminant modelleri sırasıyla, %100, %98.18, %96.36, %92.73, %92.73, %80 doğruluk oranı ile tahmin etmiştir. Modeller arasında en yüksek doğruluk tahmini C&R ağacı modeli ve en düşük tahmini diskriminant modeli yapması tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Financial failure may adversely influence stakeholders as well as overall economy. Therefore, financial failure prediction has become one of the most important fields of financial research. During years models have been developed using different methods to predict financial failure. The most popular and widely used methods are multivariate statistical methods and artificial neural networks. The purpose of this study is to predict financial failure of firms whose stocks were traded in Istanbul Stock Exchange (ISE) one year earlier by means of Data mining method. The prediction performance of these methods are compared and the best method is determined. Based on the data of firms whose stocks were traded in BIST, prediction methods were developed by means of data mining, decision trees, artificial neural networks, discriminant analysis and logistic regression. Then financial failures were predicted one year earlier. According to prediction performance, C&R tree, CHAID tree, logistic regression, artificial neural network, QUEST tree and discriminant model predicted 100%, 98%, 96.36%, 92.73%, 92.73% and 80% respectively. Among models C&R tree and discriminant model made the highest and lowest prediction percentage respectively.
Benzer Tezler
- Öngörü teknikleri ile finansal başarısızlık tahmini: BIST üzerine bir uygulama
Financial bankruptcy prediction: An application in the BIST
SEVDA SELÇİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF SALDANLI
- 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 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 tahmin modellerinin İMKB'deki firmalar için karşılaştırmalı analizi
The comperative analysis of financial failure predicting models for ISE
MELİKE KURTARAN ÇELİK
- İşletmelerde başarısızlığın tahmini, çok boyutlu model önerisi ve uygulaması
The Prediction of financial failure in companies, suggestion of multidimensional model and application
YASEMİN KESKİN