Geri Dön

Prediction of financial performance in İstanbul Stock Exchange: A comparative analysis

İstanbul Menkul Kıymetler Borsası finansal performans tahmini: Karşılaştırmalı analiz

  1. Tez No: 82111
  2. Yazar: ÖZGÜR TÜRETKEN
  3. Danışmanlar: DR. SEZA DANIŞOĞLU RHOADES
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağlan, Çoklu Diskriminant Analizi, Finansal Performans Tahmini, Karşılaştırmalı Çalışma, Diskriminant analizi, Finansal analiz, Finansal performans, Karşılaştırmalı analiz, Performans değerlendirme, Yapay sinir ağları, İMKB, Artificial Neural Networks, Multiple Discriminant Analysis, Financial Performance Prediction, Comparative Study IV, Discriminant analysis, Financial analysis, Financial performance, Comparative analysis, Performance evaluation, İstanbul Stock Exchange
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz ISTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI FINANSAL PERFORMANS TAHMİNİ: KARŞILAŞTIRMALI ANALİZ Türetken, Özgür Yüksek Lisans, İşletme Bölümü Tez Yöneticisi: Dr. Seza Danışoğlu Rhoades Eylül 1999, 58 sayfa Bu tez İstanbul Menkul Kıymetler B orsası 'ndaki şirketlerin finansal performansım tahmin edecek bir sistem oluşturmak üzere yapılmış bir çalışmayı aktarmaktadır. Daha önceki benzer çalışmalarda kullanılmış altı finansal rasyo bir şirketin İMKB 100 endeksinde yer alıp almayacağım belirleyicilikleri açısından test edilmiştir. Bu çalışmada, biri Çoklu Diskriminant Analizi, diğeri de Yapay Sinir Ağlarına dayalı iki değişik sınıflandırma yöntemi kullanılmış ve istatiksel karşılaştırmalar yapılmıştır. Çalışmanın sonuçlan, finansal performans tahmini için kullanılan altı rasyodan ikisinin istatiksel olarak anlamlı olduğu yönündedir. Ayrıca, Yapay Sinir Ağlarına dayalı modellerin tahmin performansı açısından klasik Çoklu Diskriminant Analizi metoduna dayalı modellerden daha iyi olduğu saptanmıştır. Bu sonuçlar baz alınarak genellemeler yapılmış ve ilerideki araştırmalar için öneriler geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT PREDICTION OF FINANCIAL PERFORMANCE IN ISTANBUL STOCK EXCHANGE: A COMPARATIVE ANALYSIS Türetken, Özgür M.B.A., Department of Business Administration Supervisor: Dr. Seza Danışoğlu Rhoades September 1999, 58 pages This thesis reports on a study designed to build a predictive model for financial performance in Istanbul Stock Exchange. Six accounting ratios, used in previous studies, are tested for their ability to predict whether a firm is included in the ISE 100 index. Two classification methods are used: Multiple Discriminant Analysis and Artificial Neural Networks. Statistical comparisons are made between these two methods for their predictive performance. The results suggest that only two of the six initially selected predictors are significant in successfully discriminating good financial performers from the others. Another result is that Artificial Neural Network models outperform the classical Multiple Discriminant Analysis models in correct classification mof İSE 1 00 firms. Based on the results, conclusions are drawn and directions for future research are given.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    955405

    XAU/USD prıce predıctıon usıng deep learnıng: hyperparameter optımızatıon wıth bayesıan, grey-wolf and genetıc algorıthms

    Derin öğrenme kullanarak XAU/USD fiyat tahmini: bayes, gri kurt ve genetik algoritmalarla hiperparametre optimizasyonu

    MELİS KÜÇÜK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  2. Tez No

    649707

    BİST'te işlem gören gıda sektöründeki işletmelerin performanslarını entropi ağırlıklandırmaya dayalı yöntemlerle karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesi

    Comparative evaluation of the performance of companies in the food sector traded in BIST with methods based on entropy weighting

    BÜŞRA MEŞE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeAfyon Kocatepe Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LETİFE ÖZDEMİR

  3. Tez No

    53390

    The Use of statistical degomposition measure in financial statement analysis

    İstatistiksel ayrıştırma yönteminin mali tablo analizine uygulanması

    ARZU BARÇIN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERKUT GÖKTAN

  4. Tez No

    569247

    Yapay zekâ yöntemleri ile işletmelerin finansal başarısızlığının tahmin edilmesi: Bist imalat sektörü uygulaması

    Financial failure prediction of companies using artificial i̇ntelligence methods: An application in Bist manufacturing sector

    MUHAMMED FATİH YÜRÜK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeGaziantep Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM HALİL EKŞİ

  5. Tez No

    384096

    Global kriz dönemi sonrası finansal başarısızlığın öngörüsünde yapay sinir ağları ve logit modellerinin karşılaştırılması

    Post- period global crisis the comparison of artificial neural networks and logit models in prediction of financial failure

    TUĞBA GÖKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EBRU ÇAĞLAYAN AKAY

Geri Dön