Yapay sinir ağları ile sürdürülebilir katma değer tahmini
Sustainable value added prediction with artificial neural networks
- Tez No: 974739
- Danışmanlar: PROF. DR. SEMRA AKSOYLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Sürdürülebilir Katma Değer, Kurumsal Yönetim, Yapay Sinir Ağları, Sustainable Added Value, Corporate Governance, Artificial Neural Networks
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kayseri Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sürdürülebilir katma değer, işletmelerin performansını yalnızca finansal başarı üzerinden değil; aynı zamanda çevresel, sosyal ve yönetişimsel sorumluluklarıyla birlikte değerlendirmeyi zorunlu kılan çok boyutlu bir kavram olarak öne çıkmaktadır. Bu çok boyutlu yapı, işletmelerin sadece kâr üretme kapasitelerine değil; aynı zamanda paydaş memnuniyetine, kaynak kullanımındaki etkinliğe, çevresel etkilere duyarlılığına ve yönetişim ilkelerine ne derece uyum sağladığına da odaklanmaktadır. Bu çerçevede bir işletmenin uzun vadeli başarı ve değer üretim kapasitesi, sahip olduğu kurumsal yapının niteliğine ve bu yapının stratejik kararlar ile risk yönetimi süreçlerindeki rolüne bağlıdır. Bu çalışma işletmelerin kurumsal yapı özelliklerinin sürdürülebilir katma değer üretme kapasiteleri üzerindeki tahmin gücünü tespit etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın veri setini Borsa İstanbul (BİST) Sürdürülebilirlik Endeksi'nde yer alan 31 işletmenin 2017-2023 yılları arasında yayımladıkları sürdürülebilirlik raporlarından ve faaliyet raporlarından elde edilen veriler oluşturmaktadır. Örneklemde yer alan işletmelerin sürdürülebilir katma değer düzeyleri hesaplanmış, ardından çalışmanın amacı doğrultusunda verilerin test edilmesi için çok değişkenli ve doğrusal olmayan ilişkileri modelleme imkânı tanıyan Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanılmıştır. Araştırma bulguları, kurumsal yapı bileşenlerinin, sürdürülebilir katma değeri tahmin etmede anlamlı ve güçlü bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Sustainable value added has emerged as a multidimensional concept that requires evaluating corporate performance not only in terms of financial success, but also in terms of environmental, social, and governance responsibilities. This multidimensional structure focuses not only on the profit-generating capacity of businesses but also on stakeholder satisfaction, efficiency in resource utilization, sensitivity to environmental impacts, and the extent to which they comply with governance principles. In this context, the long-term success and value generation capacity of an enterprise depend on the quality of its corporate structure and its role in strategic decisions and risk management processes. This study aims to determine the predictive power of corporate structure characteristics of enterprises on their capacity to generate sustainable value added. The study's data set comprises data obtained from the sustainability reports and annual reports of 31 firms listed in the Borsa Istanbul (BIST) Sustainability Index between 2017 and 2023. The sustainable value added levels of the firms in the sample were calculated according to the relevant years, and then Artificial Neural Networks (ANN), which allow modeling multivariate and non-linear relationships, were used to test the data in line with the purpose of the study. The findings indicate that corporate structural components have a significant and strong effect on predicting sustainable value added.
Benzer Tezler
- Elektrik talebinin zaman serisi analizi, yapay sinir ağları ve hibrit yöntem ile tahmini
Estimation of electricity demand with time series analysis, artificial neural networks, and a hybrid method
SAVAŞ TARKUN
Doktora
Türkçe
2023
EkonometriBursa Uludağ ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN IŞIĞIÇOK
- Leveraging ai in construction management
İnşaat proje yönetiminde yapay zekadan faydalanma
BARAN AKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK
- The impact of ESG scores on financial performance with a comparative analysis of traditional, machine learning and fuzzy logic approaches in BIST 100 companies
BIST 100 şirketlerinde ESG skorlarının finansal performans üzerindeki etkisi: Geleneksel, makine öğrenmesi ve bulanık mantık yaklaşımlarının karşılaştırmalı bir analizi
CANSU ERGENÇ ÖZDAŞ
Doktora
İngilizce
2025
İşletmeAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAFET AKTAŞ
- Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction
Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü
DUYGU ÖZYILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Predicting the bandgap of hole-transport materials by deep learning
Derin öğrenme ile delik geçiş malzemelerinin bant aralığı tahmini
MİRAÇ AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ADEM TEKİN