Yapay sinir ağları ile işletmelerin mali başarısızlıklarının öngörülmesine ilişkin bir çalışma
Using neural networks to predict corporate financial failure
- Tez No: 521780
- Danışmanlar: PROF. DR. MUZAFFER KAPANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Banking, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Finansal başarısızlık tahmini üzerine literatürde çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışmanın amacı imalat sanayi sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal başarısızlık durumlarının ortaya çıkmadan 1 yıl önceden tahmin edebilmesidir. Çalışmaya konu işletmelerin finansal başarı durumunun öngörülmesi için, işletmelerin bilanço ve gelir tablolarından hesaplanan, 9 adet finansal rasyo kullanılmıştır. Yapay sinir ağları ile oluşturulan modelde, 100 adet imalat firmasından 50 tanesi yapay sinir ağının eğitilmesi amacıyla deney grubu, 50 tanesi ise modelin test edilmesi amacıyla test grubu olarak ayrılmıştır. Yapılan denemeler sonucunda oluşturulan çok katmanlı algılayıcılı (MLP) yapay sinir ağı modeli, test grubuna dâhil işletmelerin 1 yıl sonraki finansal durumlarını %94 tahmin gücü ile başarıyla sınıflandırmıştır.
Özet (Çeviri)
In literature, so many studies have been made on the financial failure. Main purpose of this study is that multilayer perceptron neural network model (MLP) is able foresee the plight of the companies running on manufacturing industry a year before they have experienced the financial failure. To predict the financial achievement of the the firms on which this study as conducted, nine financial ratios have been used from balance sheets and income statement reports. In a model of neural network, fifty companies were subjected to training as an experimental group for neural network, while another fifty out of hundred companies were designed as an test group to check the success of the model. Accuracy of the developed model was found 94%. The model of multilayer perceptron (MLP) neural network made up of results of the conducted experiments could successfully predict the financial plight of the companies for the following year included in test groups.
Benzer Tezler
- Finansal raporlamada hile riskinin tespit edilmesinde veri madenciliğinin etkinliği
The effectiveness of data mining in detecting fraud risk in financial reporting
TUĞBA TÜLEGEN
Doktora
Türkçe
2024
İşletmeTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİHRİBAN COŞKUN ARSLAN
- Finansal sıkıntı göstergesi olan finansal oranların tespiti: Borsa İstanbul'da sektörler üzerine bir araştırma
Determination of financial ratios which are indicators of financial distress: A research on sectors in the Borsa iİstanbul
ENSAR AĞIRMAN
- Finansal rasyolar yardımı ile risk yönetimi ve hava yolu sektörü üzerine bir uygulama
Risk management with the help of financial ratios and an application on airline sector
BURCU SAKIZ
- Döner sermaye işletmelerinde finansal başarısızlığın tahmini ve sağlık sektöründe bir uygulama
Prediction of financial failure in revolving fund enterprises and an application in the health sector
HANDE YÜKSELEN
- 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