Gelişmiş ve gelişmekte olan ülke borsalarında işlem gören şirketlerin finansal başarısızlıklarının tahmini
Predicting the financial failures of firms traded on the stock markets of developed and developing countries
- Tez No: 921685
- Danışmanlar: PROF. DR. SERPİL ALTINIRMAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 158
Özet
Mevcut tez çalışmasının amacı, işletmelerin finansal başarısızlıklarını 1 ve 2 yıl öncesinden kestirebilecek erken uyarı sistemi niteliğinde modeller kurmak ve başarısızlık tahmininde hangi yöntemlerin daha kullanışlı olduklarını ortaya koymaktır. G20 ülkelerinin gösterge hisse senedi endekslerinde işlem gören 570 şirketin 16 farklı finansal rasyosu kullanılmış ve söz konusu şirketler 2010 – 2019 dönemi için lojistik regresyon, yapay sinir ağları ve karar ağaçları ile analize tabi tutulmuştur. Sağlanan sonuçlar, 1 yıl öncesinden lojistik regresyonun %94,7, yapay sinir ağlarının %98,1 ve karar ağaçlarının %96,1 doğrulukla sınıflama yaptıklarını göstermiştir. Ayrıca, gelişmiş ülkelerdeki işletmeleri lojistik regresyon %94,3, yapay sinir ağları %98,6 ve karar ağaçları %95,9 sınıflarken, gelişmekte olan ülkelerdeki işletmeler lojistik regresyon ile %97,2, yapay sinir ağları ile %97,9 ve karar ağaçları ile %94,4 doğrulukla sınıflanmıştır. Finansal başarısızlığı 2 yıl önceden tahmin edebilmek için kurulan modellere bakıldığında, lojistik regresyonun %84,4, yapay sinir ağlarının %92,5 ve karar ağaçlarının %91,1 sınıflama doğruluğuna sahip oldukları görülmektedir. Gelişmiş ülkelerdeki işletmeler lojistik regresyon ile %89,3, yapay sinir ağları ile %96,6 ve karar ağaçları ile %92,1 doğrulukla tahmin edilmişlerdir. Gelişmekte olan ülkelerdeki işletmeleri lojistik regresyon %80,6, yapay sinir ağları %94,4 ve karar ağaçları %91,3 doğrulukla gruplamıştır. Dolayısıyla, başarısızlık tahmini için en başarılı yöntemin yapay sinir ağları olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The purpose of this thesis is developing early warning system models that can predict the financial failure of a business 1 or 2 years in advance and revealing which methods are more accurate in predicting the failure. 16 financial ratios of 570 companies traded in the benchmark indices of G20 countries were adopted. Aforesaid firms were then analyzed with logistic regression, artificial neural networks and decision trees over the period 2010 – 2019. Results showed that logistic regression achieved 94,7% accuracy, decision trees produce 96,1% accuracy rate and artificial neural networks had the highest prediction accuracy rate of 98,1%, one year prior to the failure. In developed countries, the obtained classification accuracy of logistic regression, artificial neural networks and decision trees were equal to 94,3%, 98,6% and 95,9%, respectively. Firms in developing countries were classified with an accuracy rate of 97,2% using logistic regression, 97,9% using artificial neural networks and 94,4% using decision trees. Models created to forecast financial failure two years in advance revealed that logistic regression achieved 84,4% classification accuracy while artificial neural networks and decision trees had an accuracy of 92,5% and 91,1%, respectively. Logistic regression provided a correct classification accuracy of 89,3%, artificial neural networks had 96,6% accuracy and decision trees reached 92,1% predictive accuracy for firms in developed countries. Logistic regression, on the other hand, correctly classified 80,6% of firms operate in developing countries while artificial neural networks and decision trees achieved accuracy rate of 94,4% and 91,3%, respectively.
Benzer Tezler
- Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde faaliyet gösteren konaklama işletmelerinin finansal performanslarının kârlılıkları üzerine etkisi
The effect of the financial performances of accommodation businesses operating in developed and developing countries on the profitability
NERCÜ DURMUŞ AYDIN
Doktora
Türkçe
2022
TurizmAtatürk ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLGÜN SANALAN BİLİCİ
- Finansal kaldıracın gelişmiş ve gelişmekte olan piyasalardaki şirketlerin yatırımlarına etkisi
The impact of financial leverage on investment decisions: evidence from developed and emerging markets
TUĞBA AKCA
- Demir çelik sektörü ve demir çelik sektöründe sermaye maliyeti
Iron and steel sector and cost of capital in iron and steel sector
ALİ DİKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MAHMUT HAYATİ ERİŞ
- Finansal derinliğin ekonomik gelişmeye etkisi ve Avrupa Birliği üyeleri ile Türkiye'de finansal derinliğin istatiksel analizi
Başlık çevirisi yok
GÜLBAHAR TAŞKIRAN
