Geri Dön

Mali başarısızlık tahminlemesinde sektör bazlı bir karşılaştırma

Sector-based comparison of financial distress estimation

  1. Tez No: 532060
  2. Yazar: EMRE AKTÜMSEK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKUT ELİF KANDİL GÖKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Finansal rasyolar yardımıyla mali başarısızlık tahmininde alternatif tekniklerin karşılaştırılması

    Başlık çevirisi yok

    SÜLEYMAN NAZİF UYAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. SELAY GİRAY

  2. 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

    Türkçe

    2019

    İşletmeTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN AKTAŞ

  3. Mali başarısızlık tahminlerinde matematiksel programlama uygulamaları

    Mathematical programming techniques on corporate failure predictions

    BURCA DİKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    İşletmeAnkara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ARGUN KARACABEY

  4. 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

    İngilizce

    2008

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖZLEM İLK

  5. 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

    Türkçe

    2011

    BankacılıkÇukurova Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ