Application of multivariate data analysis tecniques on İstanbul stock exchange
Çok değişkenli veri analizi tekniklerinin İstanbul Menkul Kıymetler Borsasına implimentasyonu
- Tez No: 95463
- Danışmanlar: DOÇ. DAVİD PİNHAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çok değişkenli analiz teknikleri, Çok değişkenli veriler, İMKB, Multivariate analysis techniques, Multivariate data, İstanbul Stock Exchange
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2019
İşletmeDokuz Eylül Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN DEMİRELİ
- Finansal açıdan türdeş firmalar: İMKB için bir uygulama
Financially similar firms: An application for Istanbul Stock Exchange market
MELEKBER YILMAZ
- 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
- 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
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Deep wavelet neural network for spatio-temporal data fusion
Uzamsal-zamansal veri füzyonu içinderin dalgacık sinir ağları
AJLA KULAGLIC
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ