Avrupa futbol kulüplerinin finansal performans tahmini: Makine öğrenme model tasarımları
Financial performance forecasting of European football clubs: Machine learning model designs
- Tez No: 954345
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN PABUÇCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bayburt Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Profesyonel futbol kulüplerinin sürdürülebilir mali yapılar oluşturabilmeleri, yalnızca sportif başarıyla değil, aynı zamanda etkin finansal yönetimle de doğrudan ilişkilidir. Bu yönüyle değerlendirildiğinde, kulüplerin finansal performanslarının doğru şekilde analiz edilmesi ve geleceğe yönelik öngörülerin oluşturulması hem yönetsel karar alma süreçleri hem de dışsal finansal düzenlemelere uyum açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, Avrupa'nın üst düzey futbol liglerinde faaliyet gösteren 26 profesyonel futbol kulübüne ait 1996-2022 yılları arasındaki finansal verileri kullanılarak, kulüplerin finansal performanslarının tahmin edilebilirliği araştırılmıştır. Bu durum göz önüne alındığında, özkaynak kârlılığı (ROE) ve varlık kârlılığı (ROA) olmak üzere iki temel performans göstergesi, 19 farklı finansal oran yardımıyla öngörülmeye çalışılmıştır. Araştırmada hem istatistiksel hem de makine öğrenmesine dayalı toplam 10 farklı regresyon algoritması uygulanmış ve modellerin tahmin başarımları MAE, RMSE, R² gibi çeşitli istatistiksel ölçütler aracılığıyla karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, finansal oranların zaman içinde yapısal değişkenlik gösterdiği ve doğrusal olmayan ilişkiler içerdiğini doğrulamış; analizler sonucunda, Additive Model Tree (AMT), SMOreg ve Gaussian Process gibi doğrusal olmayan modellerin ROE ve ROA tahmininde daha başarılı performans sergilediği görülmüştür. Buna karşılık, Elastic Net, Pace Regression ve Linear Regression gibi doğrusal modeller, özellikle karmaşık finansal yapılar karşısında sınırlı kalmış ve görece düşük tahmin başarısı göstermiştir. Bu sonuçlar, futbol kulüplerinin finansal performans analizinde doğrusal olmayan makine öğrenimi tekniklerinin önemini ve etkinliğini ortaya koymaktadır. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesi tabanlı modellerin, futbol kulüplerinin finansal analizinde geleneksel yöntemlerin ötesine geçilerek etkili biçimde kullanılabileceğini göstermektedir. Ayrıca, kulüplerin finansal risklerinin erken teşhisi ve stratejik karar destek mekanizmalarının geliştirilmesi açısından bu tür modellerin önemli katkılar sağlayabileceği sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
The ability of professional football clubs to create sustainable financial structures is directly related not only to sporting success but also to effective financial management. In this context, correctly analyzing the financial performance of clubs and creating future forecasts is of critical importance in terms of both managerial decision-making processes and compliance with external financial regulations. In this study, the predictability of the financial performance of clubs was investigated using financial data from 1996 to 2022 belonging to 26 professional football clubs operating in Europe's top-level football leagues. Considering this situation, two basic performance indicators, return on equity (ROE) and return on assets (ROA), were tried to be predicted with the help of 19 different financial ratios. In the study, a total of 10 different regression algorithms based on both statistical and machine learning were applied and the prediction performances of the models were evaluated comparatively through various statistical measures such as MAE, RMSE, R². The findings confirmed that financial ratios exhibit structural variability over time and contain nonlinear relationships; as a result of the analyses, it was observed that nonlinear models such as Additive Model Tree (AMT), SMOreg and Gaussian Process exhibited more successful performance in estimating ROE and ROA. In contrast, linear models such as Elastic Net, Pace Regression and Linear Regression were limited and showed relatively low prediction success, especially in the face of complex financial structures. These results reveal the importance and effectiveness of nonlinear machine learning techniques in the financial performance analysis of football clubs. The findings show that machine learning-based models can be used effectively in the financial analysis of football clubs, going beyond traditional methods. It has also been concluded that such models can make significant contributions in terms of early diagnosis of financial risks of clubs and development of strategic decision support mechanisms.
Benzer Tezler
- UEFA Futbol kulüplerinin sportif başarılarıyla piyasa değerleri arasındaki ilişkinin finansal fair-play perspektifinde incelenmesi
Investigation of relationship between uefa soccer clubs and their market values in financial fair-play perspective
OKAN KILIÇKAYA
Doktora
Türkçe
2022
Sporİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaSpor Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK BORA ÇAVUŞOĞLU
- UEFA mali kriterlerinin Türk futbol kulüplerinin finansal raporlamasına etkisi
Influence of the financial criteria of the uefa on the financial reporting of the Turkish football clubs
ALTUĞ ÖZBAY
- Futbol endüstrisinde sportif başarı ile finansal performans arasındaki ilişkinin analizi ve Türkiye uygulaması
An analysis of relationship between sporting success and financial performance in football industry, the case of Turkey
AYŞEGÜL GÜNGÖR
- Finansal fair play kriterlerinin kurumsal çerçevesi, futbola etkisi ve başa baş kuralı hesaplamasının futbol kulüpleri üzerinde uygulaması
The institutional framework of financial fair play criterias, its effect on football and the application of the break-even rule calculation on footbal clubs
MUSTAFA ÇALKAYA
- Futbol kulüplerininsportif performansları ile finansal performansları arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship between sporting performance and financial performance of football clubs
ALPER ÖZULUCAN