Değere dayalı derecelendirme: Makine öğrenmesi yöntemleriyle bir sınama
Value based rating: A test with machine learning methods
- Tez No: 690006
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞABAN NAZLIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret Ve Finansman Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret ve Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Firma derecelendirmeye yönelik mevcut literatür incelendiğinde, derecelendirme analizinin genellikle finansal oranlara dayalı gerçekleştiği ve firma değerinin etkisinin göz ardı edildiği tespit edilmiştir. Firma değeri; ülke riski, sektör riski, pazar durumu gibi birçok kalitatif değişkenin ve firmanın fiziki varlıklarının özeti niteliğindedir. Bahsedilen nedenlerden dolayı çalışmada değere dayalı derecelendirme üzerinde durularak literatürdeki açığın giderilmesi amaçlanmıştır. Halka arz olmuş 12 çimento firmasının 2006-2019 dönemi bilanço ve gelir tabloları yardımıyla, İNA yöntemi firma değerleri tespit edilmiştir. Elde edilen değerler firma piyasa değerleriyle karşılaştırılmıştır. Derecelendirme analizi için 47 finansal orandan ve firma değerlerinden yararlanılmıştır. Firmaların derecelendirilmesinde K-ortalama ve K- en yakın komşu makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak değere dayalı derecelendirmenin geçerliliği sınanmıştır. Makine öğrenmesi yöntemlerinden elde edilen sonuçlar, derecelendirme analizinin yalnızca finansal oranlara dayalı gerçekleşmemesi, finansal oranlar ve değerin birlikte kullanıldığı modellerin göz önünde bulundurulması gerektiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
When the existing literature on firm rating is examined, it has been determined that the rating analysis is generally based on financial ratios and the effect of firm value is ignored. It is a summary of many qualitative variables such as firm value, country risk, sector risk, market situation and physical assets of the firm. For the aforementioned reasons, it is aimed to eliminate the gap in the literature by focusing on value-based rating in the study. With the help of the balance sheet and income statements of 12 cement companies offered to the public for the period 2006-2019, the company values of the DCF method have been determined. The obtained values were compared with the market values of the companies. For the rating analysis, 47 financial ratios and firm values were used. The validity of the value-based rating was tested by using K-means and K-nearest neighbor machine learning methods in rating the firms. The results obtained from machine learning methods showed that rating analysis should not be based only on financial ratios, but models in which financial ratios and value are used together should be considered.
Benzer Tezler
- Enhancing cross-market recommendation system using graph isomorphism networks
Çizge izomorfizm ağları kullanarak çapraz pazar tavsiye sistemi geliştirme
SÜMEYYE ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
DR. RESUL TUGAY
- Makine öğrenmesi yöntemlerinin temerrüt oranı içsel derecelendirme modellerinde uygulanması
Application of machine learning algorithms in internal rate based probability of default models
ARDA AKI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bankacılıkİstanbul ÜniversitesiPara Sermaye Piyasaları ve Finansal Kurumlar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDİNÇ ALTAY
- A support decision system for predicting rating values of preproduction TV content: An explainable machine learning approach
Yayınlanmamış TV içeriğinin reyting değerinin tahmin edilebilmesi için karar destek sistemi: Bir açıklanabilir makine öğrenimi yaklaşımı
BURAK BATIBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Emotion recognition using deep learning focusing on the hand and facial expressions
El ve yüz ifadelerine odaklanan derin oğrenmeyi kullanarak duygu tanıma
HASANAIN JAWAD RADEEF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YILMAZ AR
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL