Finansal başarısızlığın öngörülmesinde yapay sinir ağı kullanımı ve ampirik bir uygulama
Financial failure prediction using artificial neural network and an emprical application
- Tez No: 89173
- Danışmanlar: PROF.DR. HÜSEYİN ERGİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: 1. Finansal başarısızlık 2. Yapay sinir ağları, Başarısızlık, Finansal analiz, Finansal başarısızlık, Sinir ağları, Teknoloji, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, 1. Financial failure 2. Artificial Neural Networks, Failure, Financial analysis, Financial failed, Nerve net, Technology, Artificial neural networks, Artificial intelligence
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Finansal başarısızlığın öngörülmesi tüm bilgi kullanıcılarını yakından ilgilendiren bir konudur. Finansal başarısızlığı öngörmek amacıyla finansal oranları değişken olarak kullanan çok sayıda model içinde, çok değişkenli ayırma analizi en yaygın kullanılan istatistik tekniktir. Bununla beraber ayırma analizinin, ancak dayandığı varsayımlar gerçekleştiğinde doğru sonuçlar üreteceği söylenebilir. Yapay sinir ağı sahip olduğu avantajlar nedeniyle, finansal başarısızlığın öngörülmesinde kullanılabilecek alternatif bir teknoloji durumundadır. Bu çalışmada; finansal başarısızlığı öngörme konusunda ayırma analizi tekniği ve yapay sinir ağı teknolojisi karşılaştırılmış, yapay sinir ağının finansal başarısızlığı öngörmede daha başarılı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Creditors, invertors, stockholders and managers interest in using financial ratios to predict financial failure. Multivarite discriminant analysis is one of the most of popular statistical technique used to predict financial failure. But multivarite discriminant analysis has some restrictive assumptions and it may be a valid technique only under these assumtions. Artificial Neural Networks is an alternative technology to predict financial failure. Comparision of the nural network and discriminant analysis in context of predict financial failure, neural networks provided better results then multivarite discriminant analysis.
Benzer Tezler
- Yapay zeka alt dalları ve uygulama alanları: BIST 100 tahmini için geleneksel ve yapay zeka yöntemlerine uygulanabilir üç katmanlı zenginleştirici bir yapay öğrenme katmanı–TriNet-Fin
Artificial intelligence subfields and application domains: A three-layered enriching artificial learning architecture for BIST 100 forecasting via traditional and AI-based methods–TriNet-Fin
HÜSEYİN İŞCAN
Doktora
Türkçe
2025
EkonomiSüleyman Demirel Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE DURGUN KAYGISIZ
- Finansal başarısızlığın öngörülmesinde sinirsel bulanık ağ modelinin kullanımı ve amprik bir çalışma
Financial failure prediction using neuro fuzzy modelling and an empirical analysis
SONER AKKOÇ
- İşletmelerde finansal başarısızlığın öngörülmesinde gri ilişkisel analiz tekniği: Tekstil ve deri sektöründe bir uygulama
Grey relational analysis technique for forecasting financial failures in businesses: An application in textile and leather sector
METİN BAŞ
- Firmaların mali başarısızlıklarının öngörülmesinde diskriminant analizi ve lojistik regresyon analizi yöntemlerinin karşılaştırılması
The comparision of discriminant analysis and logistic regression analysis methods in predicting firms? financial failures
CEREN BÖRÜBAN
- İşletmelerde finansal başarısızlık tahmin modellerinin karşılaştırılması: BIST gıda, içecek ve tütün sektöründe bir uygulama
Comparison of financial failure prediction models in businesses: an application in the BIST food, beverage and tobacco sector
BURCU USLU