Geri Dön

Finansal durum analizi için veri madenciliği yaklaşımı

Data mining approach for financial situation analysis

  1. Tez No: 804282
  2. Yazar: OĞUZCAN ULUDAĞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF GÜRSOY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Bir firmanın finansal başarısızlığının tahmin edilmesi, işletmelerin gelecekte oluşabilecek finansal risklerinin tespiti ve alınabilecek önlemlerin belirlenmesi açısından oldukça önemlidir. Tespit edilemeyen durumlarda firmalar istenmeyen sonuçlara maruz kalarak iflas boyutuna gelebilir. Finansal başarısızlığın tahmini için bu zamana kadar yapılan çalışmalarda birçok farklı model için farklı yöntem ve teknikler kullanılsa da mükemmel tahmin modelinin olmayışı, bu alanda çalışmaların devam etmesi gereksinimini sürdürmektedir. Bu çalışmada, finansal başarısızlığın tahmini için bir model belirlenmiş, veri madenciliği sınıflandırma teknikleri kullanılarak firmaların finansal durumlarının tahminlemesi yapılmıştır. Çalışmanın verileri, imalat sanayi sektöründe faaliyet gösteren 179 firmanın Kamu Aydınlatma Platformundan (KAP) alınan, 2013 ile 2018 yılları arasındaki finansal tablo verilerinden oluşmaktadır. Çalışmada, firmaların finansal durumları Altman Z-Skor ve Springate S-Skor değerlerine göre ayrı ayrı etiketlenerek iki farklı veri grubu oluşturulmuştur. Her bir veri grubuna K-En Yakın Komşu, Naive Bayes, Karar Ağacı ve Destek Vektör Makinesi yöntemleri uygulanarak sonuçlar incelenmiştir. Sonuçlar değerlendirildiğinde, modelin yüksek sınıflandırma başarı oranlarına sahip olduğu tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Estimating the financial failure of a company is very important in terms of determining the financial risks that may occur in the future and determining the measures that can be taken. In undetected cases, companies may face undesirable consequences and go bankrupt. Although different methods and techniques have been used for many different models in the studies carried out so far for the prediction of financial failure, the lack of a perfect forecasting model continues the need for studies in this field to continue. In this study, a model was determined for the prediction of financial failure, and the financial situation of the companies was estimated by using data mining classification techniques. The data of the study was obtained from the financial statement data of 179 companies operating in the manufacturing industry between 2013 and 2018, obtained from the Kamu Aydınlatma Platformu (KAP). In the study, the financial status of the companies was labeled separately according to Altman Z-Score and Springate S-Score values, and two different data sets were created. The results were examined by applying K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Tree and Support Vector Machine methods to each data group. When the results were evaluated, it was determined that the model had high classification success rates.

Benzer Tezler

  1. Evaluation des performances des projets de l'affaire électronique basé sur GRC en utilisant le tableau de bord équilibré et management de capital client

    CRM bazlı e-iş proje performanslarının dengelenmiş skorkartı ve entelektüel müşteri sermayesi yönetimi ile değerlendirilmesi

    BURHAN BURÇ KILIÇER

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2004

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ETHEM TOLGA

  2. 2008 Küresel Kriz ve Türkiye ekonomisine yansımaları, 1994 ve 2001 karşılaştırılması

    2008 Global Crisis and reflections on Turkey's economy, comparison of 1994 and 2001

    CANAN TİFTİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    EkonomiOkan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TARGAN ÜNAL

  3. Determination of the key financial ratios in the success of firms in different sectors through data mining

    Farklı sektörlerdeki firmaların başarı tahmininde veri madenciliği metotları kullanılarak anahtar finansal oranların tespiti

    MÜGE AVŞAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜÇKAN YAPAR

  4. Özel sağlık sektöründe inovasyon: Özel sağlık sektöründe inovasyon ve finansal performans ilişkisi

    Innovation in private health sector: Innovation in private health sector and financial performance relation

    CEREN TOPRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Sağlık Kurumları YönetimiBaşkent Üniversitesi

    Sağlık Kurumları İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NERMİN ÖZGÜLBAŞ

    DOÇ. DR. ALİ SERHAN KOYUNCUGİL

  5. Veri madenciliği çerçevesinde yapay sinir ağları ve birliktelik kuralı analizi üzerine Borsa İstanbul 30 endeksinde bir uygulama

    An application on artificial neural networks and association rule analysis in the framework of data mining on the Stock Exchange Istanbul 30 index

    EDANUR GÜNDOĞDU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonometriBursa Uludağ Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEHRA BERNA AYDIN