Journals / BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi / 2009 / Cilt: 3 - Sayı: 1

Predicting bank bankruptcies with neuro fuzzy method

Banka finansal başarısızlıklarının sinirsel bulanık ağ yöntemi ile öngörüsü

Pages
9–35
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In this study, besides getting high prediction success from neuro fuzzy, the addition of the forerunner indicators on the decision making process can also be commented.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The aim of this study is to actualize the prediction of bankruptcies of the banks whose financial structures have gone bad with various reasons and transferred to Savings Deposit Insurance Fund especially in 2000-2001 crisis years, with neuro fuzzy.
📊
Key Findings & Data:Neuro fuzzy does not have the problems which are sourced from the hypothesis of statistical methods and as in artificial neural network, it can learn the relationship of the data.
💡
Conclusion & Impact:In this study, besides getting high prediction success from neuro fuzzy, the addition of the forerunner indicators on the decision making process can also be commented.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2000-2001 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The aim of this study is to actualize the prediction of bankruptcies of the banks whose financial structures have gone bad with various reasons and transferred to Savings Deposit Insurance Fund especially in 2000-2001 crisis years, with neuro fuzzy. Neuro fuzzy does not have the problems which are sourced from the hypothesis of statistical methods and as in artificial neural network, it can learn the relationship of the data. At the same time the model does not stay in a black box like artificial neural network, the process of predicting of the model can be commented. Because of these features neuro fuzzy appears as an alternative. In this study, besides getting high prediction success from neuro fuzzy, the addition of the forerunner indicators on the decision making process can also be commented.

Özet

Bu çalışmanın amacı, özellikle 2000-2001 kriz yıllarında, çeşitli sebeplerle mali bünyeleri bozulup Tasarruf Mevduatı Sigorta Fonu’na devredilen bankaların, bu finansal başarısızlıklarının öngörüsünü sinirsel bulanık ağ yöntemi ile gerçekleştirmektir. Sinirsel bulanık ağ yöntemi istatistiksel yöntemlerin varsayımlarından kaynaklanan sorunları yaşamamakta ve yapay sinir ağ modellerinde olduğu gibi, verilerin içindeki ilişkiyi öğrenebilmektedir. Aynı zamanda model yapay sinir ağlarında olduğu gibi kara kutu içinde kalmamakta, modelin karar alma süreci yorumlanabilmektedir. Sinirsel bulanık ağ modeli özelliklerinden dolayı önemli bir alternatif olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada sinirsel bulanık ağ modelinden yüksek öngörü başarısı elde edilmesinin yanında, öncü göstergelerin karar alma sürecine olan katkısıda yorumlanabilmiştir.

🔖

Cite This Article

YILDIZ, B., AKKOÇ, S. (2009). Predicting bank bankruptcies with neuro fuzzy method. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, Cilt: 3 - Sayı: 1, 9–35. https://ajindex.com/articles/147242

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Abonyi, J. (2003). Fuzzy model identification for control: Birkhauser
  2. Akkoç, S. (2007). “Finansal Başarısızlığın Öngörülmesinde Sinirsel Bulanık Ağ Modelinin Kullanımı ve Ampirik Bir Çalışma” Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayınlanmamış Doktora Tezi, Kütahya
  3. Aktaş, R., Doğanay, M. M. ve Yıldız, B. (2003) “Mali Başarısızlığın Öngörülmesi: İstatistiksel Yöntemlerle Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması”, Ankara Üniversitesi S.B.F. Dergisi, C.58, S.4, 2-13
  4. Alam P., Booth D., Lee K. ve Thordarson T. (2000). “The use of fuzzy clustering algorithm and self-organizing neural network for identifying potentially failing banks: An experiment study”, Expert Systems with Applications, Vol. 18, 185-199
  5. Altman, Edward I. (1968). “Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy”, The Journal of Finance, Vol.23, No.4, September, 589-609
  6. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, (2001) Bankacılık Sektörü Yeniden Yapılandırma Programı, www.bddk.org.tr 7. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, (2003) Bankacılık Sektörü Yeniden Yapılandırma Programı Gelişme Raporu-(VII), www.bddk.org.tr 8. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, (2008) Finansal Piyasalar Raporu, Mart 2008, www.bddk.org.tr 9. Bell T.B. (1997). “Neural nets or the logit model: A comparison of each model’s ability to predict commercial bank failures, International Journal of Intelligent Systems in Accounting”, Finance and Management, Vol. 6, 249–264
  7. Benli, K.Y. (2005) “Bankalarda Mali Başarısızlığın Öngörülmesi Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması”, Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi, Sayı 16, 31-46
  8. Boyacıoglu, M. A., Kaya Y. ve Baykan Ö.K. (2009). “Predicting bank financial failures using neural networks, support vector machines and multivariate statistical methods: A comparative analysis in the sample of savings deposit insurancefund (SDIF) transferred banks in Turkey Expert Systems with Applications”,Expert Systems with Applications, Vol. 36, Issue 2, Part 2, 3355-3366
  9. Canbas, S., Cabuk A. ve Kilic S.B. (2005). “Prediction of commercial bank failure via multivariate statistical analysis of financial structure: The Turkish case”,European Journal of Operational Research, Vol. 166, 528–546
  10. Celikyilmaz, A., Türkflen, B.I., Aktafl, R., Doganay, M.M. ve Ceylan B.N. (2009).“Increasing accuracy of two-class pattern recognition with enhanced fuzzy functions” Expert Sy