Geri Dön

Yapay zekâ yöntemleri ile işletmelerin finansal başarısızlığının tahmin edilmesi: Bist imalat sektörü uygulaması

Financial failure prediction of companies using artificial i̇ntelligence methods: An application in Bist manufacturing sector

  1. Tez No: 569247
  2. Yazar: MUHAMMED FATİH YÜRÜK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM HALİL EKŞİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 198

Özet

Finansal başarısızlık, işletmelerin geleceğini tehdit etmesi yanı sıra başarısız işletme sayısının artmasıyla ülkenin ekonomik büyümesi üzerinde olumsuz etki yaratmaktadır. Başarısızlığı önceden öngörmek ve bunun neticesinde tedbirler alıp sıkıntılı durumdan kurtulmak, işletmeler açısından hayati derecede önemlidir. Finansal başarısızlığın önceden tahmini konusunda birçok modeller geliştirilmiştir. Bu modeller daha çok istatistiki teknikler ve yapay zekâ teknikleridir. Bu çalışmada finansal başarısızlık tahminleri yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve ensemble öğrenme modelleri kullanılarak yapılmıştır. BİST imalat sektöründe işlem gören/görmüş olan 140 şirket örneklem olarak alınmıştır. Modele girdi değişkenleri olarak literatürde sık kullanılan 26 finansal oran kullanılmıştır. Çalışmada modellerin sınıflandırma performansları karşılaştırılmış, yapılan sınıflandırmanın doğruluk, özgüllük ve duyarlılık yüzdeleri hesaplanmıştır. Ayrıca çalışmanın değişkenlerini teşkil eden 26 finansal oranın modeldeki önem değerleri hesaplanmıştır. Tahmin modellerinin performansları sınıflandırma problemlerinde kullanılan ROC eğrileri ile ölçülmüştür. Çalışma sonucunda yapay sinir ağları, destek vektör makinelerine göre daha iyi sınıflandırma performansı gösterirken, ensemble diğer iki makine öğrenmesi modeline göre daha iyi bir sınıflandırma yapmıştır.

Özet (Çeviri)

The financial failure affects negatively on a country's economical growth with the increase in the number of businesses as it threats their future. It is significantly important to foresee the failure so to take precautions as its result and get out of the problems for the businesses. Many models were developed about the estimation of financial failure. These models are mostly statistical and artificial intelligence techniques. The estimations of financial failure were made with the use of artificial neural networks, support vector machines and ensemble learning models in this study. 140 companies which are dealt/ were dealt in the manufacturing sector in Istanbul Stock Exchange were received as the sample. 26 financial rates which are frequently used in the literature were used as the model's input variables. The model's classification performances were compared in the study, and the accuracy, specifity and sensitivity percentages were calculated for that classification. Moreover, the significance values of model related to 26 financial rates which constitute the study's variables were calculated. The performances of estimation models were measured with ROC curves which were used in the classification problems. As a result of the study, while the artificial neural networks had a better classification performance than the support vector machines and the ensemble had a better classification than the other two machine learning models.

Benzer Tezler

  1. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BARIŞ SİPAHİ

  2. Yapay zekanın denetim çalışmalarına etkileri ve ticari alacaklar ile stokların denetiminde kullanılmasına yönelik öneriler

    Effects of artificial intelligence on audit activities and recommendations for the audit of trade receivables and inventory

    HALUK MERT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeİstanbul Okan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE PAMUKÇU

  3. İşletmelerde finansal başarısızlık riskinin yapay zekâ teknikleriyle tahmin edilmesine dair bir uygulama

    An application on estimating financial failure risk in businesses with artificial intelligence techniques

    ÇAĞATAY SİNOPLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MaliyeBartın Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL FATİH CEYHAN

  4. Simplifying balance sheet adjustment process in commercial loan applications using machine learning methods

    Ticari kredi başvurularında şirket bilançoları üzerinde gerçekleştirilen aktarma-arındırma işlemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak basitleştirilmesi

    İBRAHİM TOZLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ

  5. Dijitalleşmenin işletme performansına etkisi: Bankacılık sektöründe bir araştırma

    The effect of digitalization on company performance: A research on banking industry

    AYKUT DENİZ KAYALAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM CÜNEYT ARSLANTAŞ