Geri Dön

Application of multivariate data analysis tecniques on İstanbul stock exchange

Çok değişkenli veri analizi tekniklerinin İstanbul Menkul Kıymetler Borsasına implimentasyonu

  1. Tez No: 95463
  2. Yazar: AYHAN KIRTAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DAVİD PİNHAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 153

Özet

ÖZET ÇOK DEĞİŞKENLİ VERİ ANALİZİ TEKNİKLERİNİN İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANMASI Bu çalışmanın amacı, finansal oranların formülsel olarak sınıflandırılması ve bu sınıflandırmanın imalata ait alt sektörlerin ayırt edilebilmesinde kullamlabilirliğinin test edilmesidir. Bu çalışma, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası' nda işlem gören imalat sektörüne ait yüz altmış firmanın bilanço ve gelir tablolarının analizini içermektedir. Çalışma Aralık 1992 ile Haziran 1999 arasındaki periyodu kapsamaktadır ve çalışmada sözü edilen firmaların temel finansal oranları on dört dönem için hesaplanmıştır. Bu çalışmada, çok değişkenli veri analiz teknikleri kullanılmıştır. Birinci kısımda, literatürde yaygın olarak kullanılan finansal oranların formülsel olarak sınıflandırılması ve bağımsız faktör gruplarının ortaya çıkarılması için faktör analizi uygulandı. Faktör analizi sonunda, dört ortak faktör, karlılık, borç ödeme gücü/kaldıraç, likidite ve aktivite/ciro devri, elde edildi. Çalışmanın ikinci kısmında, diskriminant analizi yöntemi ile, finansal oranların bağımsız yapılarının ayırt etme özelliği değerlendirildi. İmalatın sekiz alt sektörü çalışmaya dahil edildi. Sonuç olarak, ortak faktörlerin imalatın sekiz alt sektörünü ayırt etmede istatistiksel olarak anlamlı olduğuna karar verildi.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT APPLICATION OF MULTIVARIATE DATA ANALYSIS TECHNIQUES ON ISTANBUL STOCK EXCHANGE The objective of this study is to develop empirically based classifications of financial ratios and to examine whether financial ratios can be used in differentiating sub-sectors of manufacturing or not. The study involves analysis of the balance sheets and income statements of one hundred and sixty manufacturing companies which are actively traded in Istanbul Stock Exchange. It covers the period between December 1992 and June 1999 and basic financial ratios of those companies has been calculated for fourteen terms. In the study, the multivariate data analysis techniques were used. In the first part, factor analysis was employed both to isolate the independent patterns of financial ratios and to create an empirical classification of the financial ratios that are widely used in the literature. At the end of the factor analysis, four common factors, namely, profitability, solvency/leverage, liquidity and activity/turnover, were handled. In the second part of the study, discriminating ability of the independent patterns of the financial ratios has been evaluated by means of the discriminant analysis. The eight sub-sectors of the manufacturing were included to the analysis. As a result, it was concluded that those common factors are statistically significant in differentiating the sub- sectors of manufacturing.

Benzer Tezler

  1. Finansal açıdan türdeş firmalar: İMKB için bir uygulama

    Financially similar firms: An application for Istanbul Stock Exchange market

    MELEKBER YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. BURÇ ÜLENGİN

  2. Portföy oluşturma sorunu: BİST 100 endeksinde kümeleme analizi ile portföy oluşturma üzerine bir uygulama

    Problem of constructing portfolio: An application on constructing portfolio with clustering analysis in BIST 100 index

    İPEK ŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN DEMİRELİ

  3. Finansal başarısızlık tahmininde geleneksel istatistiki yöntemlerle yapay sinir ağlarının karşılaştırılması ve sanayi işletmeleri üzerinde uygulama

    Comparison of traditional statisticial techniques with artificial neural networks in financial failure prediction and an application on industry firms

    TALİP TORUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İşletmeErciyes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. İSMAİL HAKKI SÖNMEZ

  4. Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data

    Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi

    BEYZA ÇİZMECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  5. Patlatma kaynaklı yer sarsıntısının farklı regresyon modelleri ve yapay sinir ağı ile kestirimi

    Blast induced ground vibration forecasting using different regression models and artificial neural network

    TAYLAN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ