SavedAdd your journal

Journals / Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2012 / Cilt: 12 - Sayı: 3

Determining the financial failure in enterprises using Grey relational analysis and logistic regression analysis & an application

Gri ilişkisel analiz ve lojistik regresyon analizi ile işletmelerde finansal başarısızlığın belirlenmesi ve bir uygulama

Metin BAŞ
Zeki ÇAKMAK
Pages
62–82
Publication Date
2022-10-11
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)

As a result of using the independent variables determined through grey relational analysis as independent variables in logistic regression analysis for classification, it was aimed to develop a model with a high correct classification percentage, and thus, to decide upon the best model for increasing success.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Grey relational analysis can be used as a rating, classification and decision making technique to determine the important factors among those required for a system with a limited amount of data set.
📊
Key Findings & Data:For this purpose, by making use of the relations between the financial rates used as independent variable in forecasting financial failure, it was tried to determine the fewer number of financial rates that determine the financial characteristics of enterprises best using grey relational analysis.
💡
Conclusion & Impact:As a result of using the independent variables determined through grey relational analysis as independent variables in logistic regression analysis for classification, it was aimed to develop a model with a high correct classification percentage, and thus, to decide upon the best model for increasing success.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Grey relational analysis can be used as a rating, classification and decision making technique to determine the important factors among those required for a system with a limited amount of data set. For this purpose, by making use of the relations between the financial rates used as independent variable in forecasting financial failure, it was tried to determine the fewer number of financial rates that determine the financial characteristics of enterprises best using grey relational analysis. As a result of using the independent variables determined through grey relational analysis as independent variables in logistic regression analysis for classification, it was aimed to develop a model with a high correct classification percentage, and thus, to decide upon the best model for increasing success.

Özet

Gri ilişkisel analiz; bir derecelendirme, sınıflama ve karar verme tekniği olarak kısıtlı ve az sayıda veri seti ile birlikte bir sistem için gerekli faktörlerin önemli olanlarını bulmak için kullanılabilmektedir. Bu amaçla, işletmelerde finansal başarısızlık öngörü çalışmasında kullanılan bağımsız değişkenlerin gri ilişkisel analiz yardımıyla önemli olanlarının bulunmasına çalışılmıştır. Gri ilişkisel analiz ile belirlenen bağımsız değişkenlerin sınıflandırma amacıyla kullanılacak lojistik regresyon analizinde bağımsız değişken olarak kullanılması sonucu, yüksek doğru sınıflandırma yüzdesine sahip model geliştirmek ve böylece başarıyı artıracak bir model seçerek en iyi modelin hangisi olduğuna karar vermek hedeflenmiştir.

🔖

Cite This Article

BAŞ, M., ÇAKMAK, Z. (2022). Determining the financial failure in enterprises using Grey relational analysis and logistic regression analysis & an application. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 12 - Sayı: 3, 62–82. https://ajindex.com/articles/438880

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (29)

  1. Akın, F. (2002).
  2. Kalitatif Tercih Modelleri Analizi, Ekin Kitabevi,
  3. Bursa. Aktaş, R. (1997). Mali Başarsızlık (İşletme Riski) Tahmin Modelleri, Türkiye İş Bankası Kültür Yayınları, Genel Yayın No. 323, İkinci Baskı,
  4. Ankara.
  5. Albayrak, A. S. (2006). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Asil Yayın Dağıtım Ltd. Şti., Birinci Baskı,
  6. Ankara.
  7. Berenson, M. L. ve Levine, D. M. (1996). Basic Business Statistics: Concepts and Applications, Prentice-Hall International, Englewood Cliffs, Sixth Edition,
  8. USA. Büker, S. Sevil, G. ve Aşıkoğlu, R. (2007).
  9. Finansal Yönetim, Özkan Matbaacılık, Üçüncü Baskı,
  10. Ankara.
  11. Deng, J.L. (1982). “Control Problem of Grey System”, System and Control Letters, 5, 288-294.
  12. Deng, J.L. (1989). “Introduction to Grey System Theory”, The Journal of Grey System, 1, 1-24.
  13. Dielman, T. (2001). Applied Regression Analysis for Business and Economics, Duxbury Thomson Learning Academic Resource Center, Third Edition, USA. Dikmen,B. (2007). Finansal Başarısızlık Tahminlerinde Matematiksel Model Uygulamaları, Sermaye Piyasası Kurulu Yayın No. 208, Ankara.
  14. Gitman, L. J. (1992).
  15. Basic Managerial Finance, New- York: Harper Collins Publishers,
  16. Third Edition,
  17. USA. Gönenli, A. (1988).
  18. İşletmelerde Finansal Yönetim, İstanbul Üniversitesi Yayınları No.3463, İşletme Fakültesi Yayınları No. 187, Altıncı Baskı,
  19. İstanbul.
  20. Gujarati, D. N. (2005).
  21. Temel Ekonometri, Çev. Ümit ŞENESEN, Gülay G. ŞENESEN, Literatür Yayıncılık, Üçüncü Baskı,
  22. İstanbul.
  23. Hair, J. F. Anderson, R. E. Tatham, R. L. ve Black, W. C. (1998).
  24. Multivariate Data Analysis, Upper Saddle River, N.J.:Prentice Hall, Fifth Edition,
  25. USA. Hosmer, D. W. ve Lemeshow, S. (2000).
  26. Applied Logistic Regression, A Wiley-Interscience Publication, John Wiley & Sons Inc, Second Edition,
  27. USA. Johnson, R. A. ve Wichern, D. W. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis, Upper Saddle River, N.J., Pearson Education International, Fifth Edition,
  28. USA. Kung, L. M. ve Yu, S. W. (2006). “The Prediction for Index Futures Returns and the Relational Analysis of Spillover Effect among American and Eurasian Markets with the Grey Theorem”, 5th International Conference on Computational Intelligence in Economics and Finance in conjunction with 9th Joint Conference on Information Sciences (JCIS 2006) October 8 – 11, Kaohsiung, Taiwan. Lin, C. T. ve Tsai, H. Y. (2005). “Hierarchical Clustering Analysis Based on Grey Relation Grade”, Information and Management Sciences, 16(1), 95–105.
  29. Lin, Y. Chen, M. Y. ve Liu, S. (2004).