Geri Dön

Forecasting financial performance using the FSCORE

FSCORE yöntemi ile finansal performansın tahmini

  1. Tez No: 748559
  2. Yazar: AHMET GÜRŞAT İRGE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEZA DANIŞOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Maliye, Matematik, Finance, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Finansal Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Bu çalışma, endüstri etkisi değişkenlerinin, klasik FSCORE yöntemiyle ihmal edilen yüksek BM firmalarına yatırım yapılmasına izin verip vermeyeceğini incelemektedir. İhmal edilen firma kümesinin içindeki endüstri kazananları Underdog firmalar olarak adlandırılmaktadır. Endüstri etkisi değişkenleri endüstrinin firmalar üzerindeki etkilerini incelerken, FSCORE yöntemi defter değeri piyasa değeri oranı yüksek olan şirketlerin içsel durumunu gösterir. Böylece kapsamlı bir temel analiz süreci oluşturulur. Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi endüstri etkisi değişkenleri ile gelecekteki getiriler arasındaki ilişkilerin yönünü ve gücünü açıklar. Sonuçlar, sektör kazananları ve on iki aylık piyasa ayarlı getirilerin sektör ortalamasının üzerindeki firmalar için yaklaşık %8'lik bir getiri artışı ile istatistiksel olarak anlamlı pozitif bir ilişkiye sahip olduğunu göstermektedir. Sektör kazananları yöntemi, ihmal edilen firmalar kümesindeki gelecekteki kazananları ve kaybedenleri ayırabilir; bu nedenle Underdog firmalar on iki aylık dönemde yaklaşık %6'lık piyasaya göre ayarlanmış getiri artışı üretir. Bu getiri artışının klasik FSCORE yöntemi ile ihmal edilen gruptan geldiğinin altını çizmek gereklidir. Sonuç olarak, sektör etkisi değişkenleri yatırım yapılabilir firma sayısını yaklaşık %90 oranında artırmıştır. Endüstri etkisi değişkenleri, defter değeri piyasa değeri oranı yüksek olan şirketlerin gelecekteki kazananlarını ve kaybedenlerini ayırabilir. Ayrıca endüstri etkileri yöntemi de FSCORE' un kapsamını ve gücünü artırmıştır.

Özet (Çeviri)

This study examines whether the industry effect variables can be used to detect investable high book-to-market firms that are neglected by the classic FSCORE method. Industry winners in the neglected firms cluster are called Underdogs. While the FSCORE method takes a financial picture of the high book-to-market firms, the industry effects variables identify the standing of the firm's performance relative to its peers. When industry effects are taken into consideration in combination with the FSCORE, a comprehensive fundamental analysis process is established. Using the Generalized Method of Moments framework, the direction and strength of the relationship between the industry effects variables and future returns are estimated. Results show that firms with an FSCORE above the industry average earn approximately 8% higher returns comparted to others. In addition, the industry winners method can separate future winners and losers in the neglected firms cluster, with the Underdog firms producing approximately 6% higher 12-month market-adjusted returns compared to others. The industry effects variables increase the number of investable firms by approximately 90%.

Benzer Tezler

  1. Bankalarda kredi riski yönetimi ve bankaların finansal performansının önceden tahminlenmesi

    Credit risk management in banks and forecasting of financial performance of banks

    EMRAH TUNER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bankacılıkİstanbul Aydın Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYHAN HİLAL YASLIDAĞ

  2. Operasyonel nakit akışlarının sistem dinamiği yaklaşımıyla tahmin edilmesi: Gıda sektöründe bir uygulama

    Forecasting operational cash flows by system dynamics approach: An application in the food industry

    MERVE VURAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİN BAŞAR BAYLAN

  3. Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data

    Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi

    BEYZA ÇİZMECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  4. Sektörlere özgü finansal başarısızlık öngörü modeli önerisi

    A proposal of sector-specific financial failure forecast model

    KORAY YAPA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MaliyeAnadolu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN ÇOŞKUN

  5. Finansal başarısızlık ve kurumsal yönetişim arasındaki ilişkinin incelenmesi ve Borsa İstanbul üzerine bir inceleme

    Examination of the relationship between financial failure and corporate governance and an examination on Borsa İstanbul

    JİYAN ERENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MaliyeAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDAT YENİCE