Mali başarısızlık tahminlemesinde sektör bazlı bir karşılaştırma
Sector-based comparison of financial distress estimation
- Tez No: 532060
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKUT ELİF KANDİL GÖKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Firmaların faaliyetleri ve faaliyetlerinin sonuçları sadece ilgili firma ve devleti değil; firmalar ile ticari, mali ve ekonomik ilişkiler kuran tüm kesimleri ilgilendirmektedir. Firmaların mali başarısızlıklarının, yayılma etkisiyle tüm ekonomiyi olumsuz etkileyebileceği göz önüne alındığında, firmalarda mali başarısızlık öngörü modellerinin geliştirilmesinin önemi anlaşılmaktadır. Bu çalışma kapsamında Borsa İstanbul'da hisse senetleri işlem gören, üç farklı sektörde faaliyet gösteren firmaların mali başarısızlık tahminlemesi yapılmış olup tahminlemede sektör bazında farklılıkların ortaya konulması amaçlanmıştır. Analiz tekniği olarak lojistik regresyon yönteminin kullanıldığı ve son 10 yılda 4 veya daha fazla kez zarar açıklamış firmaların mali başarısız kabul edildiği çalışmada, mali başarısızlık durumundan bir yıl önceki finansal oranları ile firmaların başarısız olma ihtimalleri hesaplanmıştır. Yapılan analizler sonucunda, çalışmada kurulan modellerin firmaların mali başarısızlığının bir yıl önceden tahminindeki başarısı Model 1, Model 2 ve Model 3 için sırasıyla; % 83,3; %70,4 ve % 75,9 olarak hesaplanmıştır. Bununla birlikte mali başarısızlık tahminlemesinde Teknoloji Haberleşme ve Ulaşma sektörlerinde stok devir hızının, Gıda İçki Tütün sektöründe cari oranın ve Toptan Perakende Otel ve Lokanta sektöründe Vergi Öncesi Kar / Özsermaye oranının temel gösterge oldukları tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Financial firm activities and their corresponding results impact all parties with financial and economic connections to them, including business partners, employees, and even the government. Given that financial distress of firms can negatively affect the entire economy with the effect of spreading, it is clear that the development of financial distress prediction models in firms is crucial. Within the scope of this study, financial distress of firms operating in three different sectors within the Istanbul Stock Exchange have been estimated and with an aim of revealing distress differences by sector. This study uses logistic regression as the analysis technique with companies reporting 4 or more losses within the last 10 years being considered as unsuccessful. Using financial ratios, the likelihood of firms' financial distress were calculated one year in advance of the existence of the failure. Financial ratios were provided as a basic indicator for predicting that likelihood. As a result of the analyzes, the success rates of the predictive models 1, 2, and 3 were; 83.3%, 70.4% and 75.9% respectively regarding prediction of financial failure of firms. Furthermore, it was determined that the stock turnover rate in the Technology Communication and Retail sectors, the current ratio in Food Drink Tobacco sector, and the ratio of Profit Before Tax / Equity in Wholesale Retail Hotel and Restaurant sector are the main indicators of the financial Distress.
Benzer Tezler
- Finansal rasyolar yardımıyla mali başarısızlık tahmininde alternatif tekniklerin karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
SÜLEYMAN NAZİF UYAR
- Mali başarı ve başarısızlık tahmini: Lojistik regresyon ve destek vektör makineleri karşılaştırması
Predicting the financial success and failure: Comparison of the logit regression and support vector machine
FATİH ŞENGÖREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN AKTAŞ
- Mali başarısızlık tahminlerinde matematiksel programlama uygulamaları
Mathematical programming techniques on corporate failure predictions
BURCA DİKMEN
- Statistical modelling of financial statements of Turkey: A panel data analysis
Türkiye?deki sektör bilançolarının istatistiksel modellenmesi: Panel veri analizi
DENİZ AKINÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖZLEM İLK
- Türkiye'de faaliyet gösteren ticari bankaların finansal risklerinin yapay sinir ağları yaklaşımı ile belirlenmesi
Determination of financial risk of the commercial banks which operate in Turkey with the approach of artificial neural network
NURİ KIRAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
BankacılıkÇukurova ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ