Finansal performans tahmininde metin madenciliğinin kullanımı: BİST imalat sanayi işletmelerinde bir araştırma
Use of text mining in prediction of financial performance: A research in BİST manufacturing industry
- Tez No: 625119
- Danışmanlar: PROF. DR. SAİME ÖNCE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Ekonomik ve teknolojik gelişmenin etkisiyle değişen finansal raporlama yaklaşımı ile birlikte sayısal veriler yanında metin verilerde finansal raporlarda ve diğer işletme açıklamalarında yer almaya başlamıştır. Bu durum geleneksel yöntemlerle analiz edilmesi mümkün olmayan metin veri içeren veri yığınları sorununu beraberinde getirmiştir. Bu noktadan hareketle bu çalışmada finansal raporlarda yer alan metin verilerin analizi üzerine odaklanılmış ve işletmelerin finansal raporlama stratejilerinin finansal performansa göre şekillenip şekillenmediği araştırılmıştır. Çalışmanın temel amacı işletmelerin finansal performansına ilişkin analizlerde sayısal veriler yanında metin verilerin de kullanılabilmesini sağlayacak pratik analiz teknikleri geliştirmektir. Bu amaca yönelik olarak finansal performans ile faaliyet raporlarındaki metin veriler arasında bir ilişki bulunup bulunmadığı sorusuna cevap aranmıştır. Ayrıca çalışmada; işletmenin gelecekteki finansal performansı hakkında faaliyet raporlarındaki açıklamalarda bilgi bulunup bulunmadığı araştırılmıştır. Araştırma yöntemi metin madenciliğidir. Araştırma modeli olarak ise veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarından destek vektör makineleri algoritması kullanılmıştır. Araştırmanın veri seti BİST imalat sanayi sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin 2010-2017 yılları arasındaki 8 yıllık dönemde yayınladıkları faaliyet raporları ve finansal performans göstergeleridir. Araştırma sonuçları finansal performans ile faaliyet raporlarındaki metin veriler arasında bir ilişki bulunduğunu göstermektedir. Bununla birlikte araştırma sonuçlarına göre, faaliyet raporlarındaki metin veri içeren açıklamalarda işletmenin gelecekteki finansal performansı hakkında bilgi bulunduğu söylenebilir. Ayrıca araştırma sonuçları finansal raporlarda sunulan metin verilerin analizinde metin madenciliğinin kullanışlı ve pratik bir yöntem olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Along with the financial reporting approach that has changed due to economic and technological development, textual data as well as numerical data have been included in financial reports and other disclosures of companies. This has led to the problem of data stacks containing text data that cannot be analyzed by conventional methods. Starting from this point, this study focuses on the analysis of text data in financial reports and examines whether financial reporting strategies of companies are shaped according to financial performance. The main objective of the study is to develop practical analysis techniques that will enable the use of text data as well as numerical data in the analysis of financial performance of companies. For this purpose, it is sought to answer the question whether there is a relationship between financial performance and the text data in the annual reports. In addition, the study investigated whether there is information about the future financial performance of the companies in the explanations in the annual reports. The research method is text mining. As the research model, support vector machines algorithm, which is one of the data mining classification algorithms, was used. The data set of the research is the annual reports and financial performance indicators published by the companies in the BIST manufacturing industry sector in the 8 yearly period between 2010-2017 years. The results of the research show that there is a relationship between financial performance and text data in annual reports. On the other hand, according to the results of the research, it can be said that the explanations containing the text data in the annual reports contain information about the future financial performance of the companies. In addition, the results of the research show that text mining is a useful and practical method in the analysis of text data presented in financial reports.
Benzer Tezler
- Finansal raporların analizinde metin madenciliğinin kullanımı:Borsa İstanbul şirketlerinin kurumsal yönetim niteliklerinin tahmini
Using text mining in financial reporting: prediction the ise companies' corporate governance qualifications
ŞAFAK AĞDENİZ
Doktora
Türkçe
2017
İşletmeEskişehir Osmangazi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİROL YILDIZ
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Forecasting brent oil futures prices using machine learning
Yapay öğrenme kullanarak brent petrol vadeli işlem fiyatlarını öngörüleme
EMRE KAAN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TÜRKAY
- Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini
Time series classification with deep learning methods
HAKAN GÜNDÜZ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak Bitcoin fiyat tahmini
Bitcoin price prediction using machine learning algorithms
ZEYNEP ŞENGÜL