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
- Tez No: 569247
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM HALİL EKŞİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
- 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
- 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
2024
MaliyeBartın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL FATİH CEYHAN
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Dijitalleşmenin işletme performansına etkisi: Bankacılık sektöründe bir araştırma
The effect of digitalization on company performance: A research on banking industry
AYKUT DENİZ KAYALAR