Şirketlerin finansal açıdan sorunlu olmasına ilişkin model çalışması: Türkiye üzerine bir araştırma
Model studies related to firm failure prediction: An application in Turkey
- Tez No: 261698
- Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN GÖKER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Diskriminant, Finansal başarısızlık, Finansal sorunlar, Lojistik regresyon analizi, İşletme başarısızlıkları, İşletmeler, Discriminant, Financial failed, Financial problems, Logistic regression analysis, Business failures, Businesses
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada iki istatistiksel model ve bir makine öğrenmesi modeli kullanılarak işletmelerin finansal başarısızlığı bir yıl ve iki yıl öncesinden tahmin edilmeye çalışılmış ve modellerin tahmin güçleri karşılaştırılmıştır. Analizde kullanılan veri seti 1997 -2007 yılları arasında faaliyet gösteren 122 şirketi kapsamaktadır. Belirtilen dönem için şirketlere ait 29 adet oran çalışmanın bağımsız değişkenlerini oluşturmaktadır. Çalışmada Diskriminant ve Lojistik Regresyon Analizinin yanı sıra bir makine öğrenme modeli olan Destek Vektör Makineleri uygulanmış ve tüm modellerin sonuçları karşılaştırılmıştır.Çalışmada, Diskriminant ve Lojistik Regresyon Analizlerinin işletme başarısızlığını tahmin etmede hala güçlü bir modeller olduğu, Destek Vektör Makineleri Modelinin ise model kuramama dezavantajına karşılık işletmeleri sınıflandırmada başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir
Özet (Çeviri)
In this study three types of bankruptcy prediction models, two statistical and a machine learning, are used to predict firm failure one and two years in advance and their classification results are compared. As statistical models discriminant and logistic regression models are applied and as machine learning model, support vector machine and two variation of support vector machine are performed. The sample consists of 122 firms totally, 51 failed and 71 nonfailed, from the year 1997 to 2007. Experiencing financial distress, going bankruptcy or defaulting on loan obligations are accepted as financial failure criteria. Each of the failed firms are macthed with nonfailed firms on the basis of industry classification and the year of the financial information provided. 29 financial ratios are used as independent variables of the models. The results of this study indicate that discriminant and logistic regression analyses are still robust models in predicting firm failure and support vector machines, in spite of nonmodelling defeciency, has a good performance in classification both in the first and the second years preeceding financial failure.
Benzer Tezler
- Gelişmekte olan ülkelerin dış borç sorunu ve Türkiye'nin dış borçları
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA KARAGÖZ
- Evidence-based analysis of Türkiye's energy efficiency obligation scheme: sectoral applications, energy poverty, flexibility options and policy implications
Türkiye enerji verimliliği yükümlülükleri sisteminin kanita dayali analizi: sektörel uygulamalar, enerji yoksulluğu, esneklik seçenekleri ve politika çikarimlari
RABİA CİN
Doktora
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Kurumlar Vergisi Kanunu açısından sermaye şirketlerinde tasfiye, birleşme, nev'i değiştirme
Başlık çevirisi yok
BİLLUR YALTI
