Geri Dön

Finansal başarısızlığın karar ağacı ve diskriminant analizi yöntemleri ile değerlendirilmesi: BİST'te bir uygulama

Evaluation of financial failure with decision tree and discriminant analysis methods: An aplication BIST

  1. Tez No: 656280
  2. Yazar: EDA ARAS
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN BERNA İPEKTEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Başarısızlık, Diskriminant analizi, Finansal başarısızlık, Karar ağacı, İşletme başarısı, İşletme başarısızlıkları, Failure, Discriminant analysis, Financial failed, Decision tree, Business success, Business failures
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bir firmanın, finansal başarı ve başarısızlık durumu hem firma için hem de firma paydaşları için oldukça önemli görülmektedir. Çünkü bu durum firmanın paydaşlarını da etkilemektedir. Bu etkiler olumlu olabileceği gibi olumsuz da olabilmektedir. Başarısızlığı önceden tahmin etmek firmaya da paydaşlarına da yardımcı olacaktır. Finansal başarısızlık önceden tahmin edilerek firmanın başarısızlığına sebep olan etkenler için önlemler alınabilir ya da bu etkenler ortadan kaldırılabilir. Finansal başarısızlığı önceden görebilmek ve başarısızlık üzerinde etkili olan etkenleri tespit edebilmek için birçok farklı yöntem bulunmaktadır. Bunun sebebi, başarısızlığı tahmin edebilecek kesin bir yöntemin ve çalışmanın bulunmayışıdır. Bu çalışmanın amacı, karar ağacı ve diskriminant analizi yöntemlerini kullanarak başarısızlığı tahmin edebilecek bir model geliştirmek ve bu iki yöntemden başarısızlığı tahmin gücü yüksek olanı belirlemektir. Bu amaçla, Borsa İstanbul'da 2009-2019 yılları arasında faaliyette bulunan ve verilerine ulaşılabilen 134 firmaya ait bilanço ve gelir tabloları verileri kullanılmıştır. Model geliştirebilmek için 17 tane finansal oran kullanılmıştır. Karar ağacı analizini ve diskriminant analizini gerçekleştirebilmek için eğitim veri seti ve test veri seti kullanılmıştır. Gerçekleştirilen analizler sonucunda, karar ağacının hem eğitim veri setinde hem de test veri setinde başarısızlığı tahmin gücü, diskriminant analizine göre daha başarılı bulunmuştur. Karar ağacı analizi, bağımsız değişken olarak kullanılan 17 finansal oran içerisinden“Öz Sermaye Kârlılığını”başarısızlık üzerinde daha etkili bulurken, diskriminant analizi“Net Kâr Marjı”başarısızlık üzerinde daha etkili bulmuştur.

Özet (Çeviri)

The financial success and failure status of a firm is seen as very important for both the firm and its stakeholders. Because this situation also affects the stakeholders of the company. These effects can be either positive or negative. Anticipating failure will help both the firm and its stakeholders. By predicting financial failure, measures can be taken for the factors that cause the failure of the firm or these factors can be eliminated. There are many different methods to anticipate financial failure and to identify the factors affecting failure. This is because there is no exact method or study that can predict failure. The purpose of this study is to develop a model that can predict failure by using decision tree and discriminant analysis methods and to determine the one with high failure prediction power among these two methods. For this purpose, the balance sheet and income statement data of 134 companies operating in Borsa Istanbul between 2009-2019 and whose data can be accessed were used. 17 financial ratios were used to develop a model. Training data set and test data set were used to perform decision tree analysis and discriminant analysis. As a result of the analyzes performed, the failure prediction power of the decision tree in both the training data set and the test data set was found to be more successful than discriminant analysis. While the decision tree analysis found“Return on Equity”among the 17 financial ratios used as independent variables more effective on failure, discriminant analysis found the“Net Profit Margin”more effective on failure.

Benzer Tezler

  1. Finansal başarısızlık tahmini: Yapay sinir ağı ve karar ağacı yöntemleri üzerine bir inceleme

    An investigation on methods of artificial neural networks and decision tree estimation of financial failure

    SEYEDBABAK HESARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonomiDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKTUĞ CENK AKKAYA

  2. İşletmelerde başarısızlığın tahmini, çok boyutlu model önerisi ve uygulaması

    The Prediction of financial failure in companies, suggestion of multidimensional model and application

    YASEMİN KESKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İşletmeHacettepe Üniversitesi

    DOÇ.DR. MEHMET BAHA KARAN

  3. İflas tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması: Borsa İstanbul üretim şirketlerinde uygulama

    The comparison of methods of estimating bankruptcy: Application on the manufacturing companies operand in the İstanbul Stock exchange

    KEREM URAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeYaşar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA DİLVİN TAŞKIN YEŞİLOVA

  4. Borsa istanbul'da işlem gören işletmelerin finansal başarısızlıklarının öngörülmesi: Yapay sinir ağları ve diskriminant analizi yöntemleri ile karşılaştırmalı bir uygulama

    Projection of financial failures of the businesses traded at İstanbul Stock Exchange: A comparative study via artificial neural networks and discriminant analysis

    HİLMİ PAKET

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeSüleyman Demirel Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GAMZE GÖÇMEN YAĞCILAR

  5. Mali başarısızlık tahminlerinde matematiksel programlama uygulamaları

    Mathematical programming techniques on corporate failure predictions

    BURCA DİKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    İşletmeAnkara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ARGUN KARACABEY