Predicting financial distress in private companies:The case of Turkish firms
Halka açık olmayan şirketlerde finansal sıkıntıyı öngörmek: Türk firmaları örneği
- Tez No: 701246
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ÇOŞKUN, DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH ULU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu tez, halka açık olmayan şirketlerin finansal sıkıntılarını tahmin eden bir diskriminant skoru geliştirmektedir. PF-Score adını verdiğimiz bu diskriminant skorunun sunulması, halka açık olmayan şirketlerin finansal sıkıntı tahminine ilişkin literatürdeki boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada literatürde ağırlıklı olarak kullanılan diskriminant analizi kullanılmıştır. Örneklemimiz 2.391 mali açıdan başarısız şirket ve 345.426 sağlıklı firma içermekte ve tüm gözlemler halka açık olmayan Türk şirketlerinden oluşmaktadır. PF-Score modelinin katsayılarını discriminant analizi ile belirledikten sonra finansal sıkıntı tahmininde karlılık rasyolarının daha etkili olduğunu gözlemledik. Ayrıca verimlilik, likidite ve kaldıraç rasyoları da önem sıralamasında uygun tahmin ediciler olarak bulunmuştur. Skor eşiğini belirledikten sonra modelimizin sorunlu firmaları %60 doğrulukla ayırt edebildiğini ve sağlıklı firmaları %75 doğruluk oranıyla izole edebildiği sonucunu elde ettik. Literatürdeki Altman Z-Score modellerinin tahmin gücünü de test ettik. Tahmin modellerinin karşılaştırmalı ROC ve AUC analizi de tezde verilmektedir. Son olarak PF-Score'un halka açık olmayan firmaların finansal sıkıntılarını tahmin eden diğer diskriminant analizi modellerine göre daha isabetli tahmin sonuçları ürettiğini gözlemledik.
Özet (Çeviri)
This thesis provides a discriminant score to predict the financial distress of privately held companies. Providing a discriminant score named PF-Score is intended to fill the gap in the literature of the private firms' financial distress prediction. In this paper, we used discriminant analysis which used in literature predominantly. Our sample consists of Turkish privately held companies involving 2.391 financially failed companies and 345.426 healthy firms' observations. Having determined coefficients of the PF-Score model, we observed that profitability ratios are more effective in distress prediction. Moreover, the coefficients of efficiency, liquidity, and leverage ratios were also found convenient estimators in the ranking of importance. After determining the threshold, we obtained that our model can distinguish distressed firms with 60% accuracy and can isolate healthy firms with a 75% accuracy rate. We also tested the accuracy of the Altman Z-Score models. Comparative ROC and AUC analyses of the prediction models are also provided in the paper. Eventually, we found that PF-Score outperformed other discriminant analysis prediction models of private firms.
Benzer Tezler
- Firmaların finansal sıkıntılarının öngörüsüne ait karşılaştırmalı model analizi: Türkiye örneği
A comparative analysis through firms' financial distress prediction: Turkey case
ZEYNEP CINDIK
- Camels notlama sistemi Türk mevduat bankaları için bir model önerisi
Başlık çevirisi yok
KUBİLAY KARAKUŞ
- Banka kredi kartı süreçlerinde kişisel verilerin büyük veri yöntemleri ile gizliliğinin korunması
Privacy and use of big data in bank credit card processes
MAHBUB DİLAN KOYUNCU KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Prediction of financial distress: A modelling approach for construction companies in Turkey
Mali sıkıntıya düşme tahmini: Türkiye'deki inşaat firmaları için modelleme yaklaşımı
MEHMET DİNÇ ALNIAK
Doktora
İngilizce
2023
İşletmeBahçeşehir Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜMEYRA ADIGÜZEL
- İşletmelerde finansal başarısızlığın öngörümlenmesi ve bir uygulama
The predicition of financal distress in the firms and an examination
MUSTAFA YILMAZ İÇERLİ