İşletmelerin aktif ve özkaynak kârlılığının makine öğrenmesi ile modellenmesi: BIST gıda ve içecek endeksi üzerine bir uygulama
Modeling firms' return on assests and return on equity using machine learning: An application on BIST food and beverage index
- Tez No: 973833
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZHAN ÇARIKÇI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi yöntemleri, Machine learning methods
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çalışma, BIST Gıda ve İçecek Endeksi'ndeki 17 firmanın 2000–2023 dönemine ait verileriyle aktif kârlılık ve özkaynak kârlılığının makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla modellenmesi ve öngörülmesini amaçlamaktadır. Muhasebe bilgi sistemlerinden türetilen likidite, mali yapı, faaliyet ve büyüme oranları bağımsız değişken; ROA ve ROE ise bağımlı değişken olarak her bir şirket için ayrı ayrı modellenmiştir. Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Regresyonu ve Rastgele Ormanlar kullanılarak kurulan tahmin modelleri karşılaştırılmış, en yüksek doğruluğun çalışmada analizi yapılan şirketler için Yapay Sinir Ağları algoritmasında elde edildiği saptanmıştır. Değişken seçimi için uygulanan korelasyon tabanlı yöntem, kârlılığı belirleyen oranları ayırt ederek modellerin hem doğruluğunu hem de yorumlanabilirliğini güçlendirmiştir. Bulgular, firma düzeyinde esnek ve uygulanabilir tahmin çerçeveleri sunarak muhasebe bilgi sistemlerinin raporlamanın ötesinde karar destek ve ileri analiz işlevlerini pekiştirmektedir. Böylece işletmelerin veri odaklı, daha güvenilir finansal stratejiler geliştirmesine katkı sağlanmaktadır. Çalışma aynı zamanda literatüre özgün bulgular sunarak sektörel ölçekte karar destek sistemlerinin tasarımına zemin oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study aims to model and forecast return on assets and return on equity using machine-learning approaches with data from 17 firms listed in Borsa İstanbul's Food and Beverage Index over the 2000–2023 period. Liquidity, capital structure, activity, and growth ratios derived from accounting information systems serve as independent variables, while ROA and ROE are modeled separately for each firm as dependent variables. Predictive models built with Artificial Neural Networks, Support Vector Regression, and Random Forests are comparatively evaluated, and the highest accuracy is observed for Artificial Neural Networks across the firms analyzed. A correlation-based feature selection procedure identifies the ratios that drive profitability, thereby enhancing both predictive accuracy and model interpretability. The findings provide flexible and applicable firm-level forecasting frameworks that position accounting information systems beyond reporting—reinforcing their roles in decision support and advanced analytics. In turn, the study contributes to the development of data-driven and more reliable financial strategies. It also offers original evidence to the literature and lays the groundwork for sector-level decision support system design.
Benzer Tezler
- Finansal başarısızlık tahmininde makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı: Türkiye'deki KOBİ'ler üzerine bir uygulama
Using machine learning methods in financial distress prediction: An application for SMEs in Turkey
YUSUF AKER
- Çalışma sermayesi ve kârlılık arasındaki ilişki: BİST'te işlem gören toptan ve perakende ticaret sektöründeki firmalar üzerine bir araştırma
Relationship between working capital and profitability: A study on wholesale and retail trade sector firms listed on BIST
SÜLEYMAN YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İşletmeNecmettin Erbakan Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEVFİK EREN
- Borsa İstanbul imalat sanayi sektörü işletmelerinde finansal başarısızlığın belirleyicileri
Determinants of financial distress in manufacturing sector companies traded on Borsa Istanbul
NİDA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İşletmeBandırma Onyedi Eylül Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİDA ABDİOĞLU
- İmalat işletmelerinde yabancı kaynak kullanımı analizi ve Eti Şirketler Grubu'nda bir uygulama
Analsis of using foreing source in prodictive constitutions and a practice in the proup of Eti companies
HÜSEYİN SÖNMEZER
- Borsa İstanbul'da işlem gören aile işletmelerinin finansal performanslarının analizi
Analiyses of financial performances of family businesses traded in Borsa Istanbul
SİNAN KIZILTOPRAK