AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAccording to the results of the study, the neural network model has classified 9 of eleven succesful corporations correctly and 2 of them incorrectly.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The concept of financial unsuccesfulness indicates financial inability in the corporation. Financial unsuccefsulnesses experienced by micro units of a country, corporation, needs to be evaluated at macro level. In this sense, the financial unsuccesfulnesses are critical in measuring both the succes of a national economy and firms’ financial abilities. There are different approaches for determining the financial inabilities. This study is on the neural Networks model that are used to determine the financial inabilities.The study develops a model to determine financial inabilities in sectors of textile, chemistry, petroleum, and plastic a year ahead. According to the results of the study, the neural network model has classified 9 of eleven succesful corporations correctly and 2 of them incorrectly. This means that the model has forecasted approximately 82% of the ressults correctly. Moreover, the model has classified 8 of 10 unsuccesful corporations in the test set correctly and 2 of them incorrectly. This means that the model has classified 80% of the results correctly. Regarding the total classification correctness of the model research indicates that the model has classified the education set %100 correctly while the total correctness of the test set is approximately 81%.
Özet
Finansal basarısızlık olgusu isletmelerde finansal yeterliliklerin yerine getirilememesini ifade etmektedir. Bununla birlikte ülke ekonomisinin mikro birimleri olan isletmelerin yasadıgı finansal basarısızlıklar makro boyutlu olarak da degerlendirilmelidir. Bu anlamda isletme basarısızlıkları hem ülke ekonomisinin basarı ölçütü olması açısından hem de firmaların finansal yeterliliklerini yerine getirebilirliginin belirlenmesi açısından önem arz etmektedir. Finansal basarısızlıkların belirlenmesinde çok farklı yaklasımlar bulunmaktadır. Bu çalısmada finansal basarısızlıkların tahmin edilmesinde kullanılan yapay sinir agları modeli ele alınmıstır. Bu kapsamda Tekstil ve Kimya Petrol ve Plastik sektörlerinde faaliyet gösteren isletmelerin finansal basarısızlıklarının bir yıl öncesinden belirlenmesine yönelik bir model gelistirilmistir. Çalısma sonucunda yapay sinir agı modeli toplam 11 basarılı isletmeden 9 tanesini dogru sınıflarken 2 tanesini hatalı sınıflandırmıstır. Yani model basarılı isletmelerin yaklasık % 82’sini dogru tahminlemistir. Yapay sinir agları test setinde yer alan 10 tane basarısız isletmeyi de %80 oranında dogru sınıflandırmıstır. 10 tane basarısız isletmeden 8’i dogru olarak sınıflandırırken 2 tanesi de hatalı sınıflandırılmıstır. Yapay sinir aglarında toplam sınıflandırma dogrulugu incelendiginde egitim setinin tamamı dogru sınıflandırılırken, test setinin toplam sınıflandırma dogrulugu yaklasık % 81 olarak gerçeklesmistir.