Bu çalışmada Fuzzy Uzman Sistem çıktı değerleri ile uzman görüşükarşılaştırılmış ve bulgular sonuç kısmında sunulmuştur.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Belirsizlik kavramı farklı alanlarda karşımıza çıkmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Finansal analiz yöntemlerinden oran analizinde yorum için ikideğerli mantığın yerine fuzzy mantığı kullanılması ve Uzman Sistemle birden fazla oranı tek bir değereindirerek karar verebilmek çalışmanın amacını oluşturmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Bu çalışmada Fuzzy Uzman Sistem çıktı değerleri ile uzman görüşükarşılaştırılmış ve bulgular sonuç kısmında sunulmuştur.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Fuzzy Uzman Sistem · Finansal Oranlar
Özet
Belirsizlik kavramı farklı alanlarda karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada Fuzzy mantık, belirsizliğihesaba katmak için kullanılmaktadır. Finansal analiz yöntemlerinden oran analizinde yorum için ikideğerli mantığın yerine fuzzy mantığı kullanılması ve Uzman Sistemle birden fazla oranı tek bir değereindirerek karar verebilmek çalışmanın amacını oluşturmaktadır. İMKB (BİST) 100 de bulunan üretimişletmelerinin başlıca likidite analizi oranları ve finansal yapı oranları hesaplanarak Fuzzy UzmanSistem uygulaması yapılmıştır. Bu çalışmada Fuzzy Uzman Sistem çıktı değerleri ile uzman görüşükarşılaştırılmış ve bulgular sonuç kısmında sunulmuştur.
İNEL, M. N., ARMUTLULU, İ. H. (2016). BELİRSİZLİK ORTAMINDA FUZZY FİNANSAL ORANLARLA KARAR VERME. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 38 - Sayı: 2, 129–145. https://ajindex.com/articles/6410
Abraham Kandel, Dideon Langholz, Fuzzy Control Systems, ABD, CRC pres, 1993 s 5,6,7,100,143 Ali Eleren, İmkb’ye Kayıtlı Çimento İşletmelerinin Finansal Tablolarının Bulanık Mantık Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi, Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 2007, sayı 1 s.144 Alvydas Baležentis, Tomas Baležentis, Algimantas Misiūnas, An Integrated Assessment Of Lıthuanian Economıc Sectors Based On Fınancıal Ratıos And Fuzzy Mcdm Methods, Technological And Economic Development Of Economy Economy 2012 18 (1), s.34 Aminah Robinson Fayek, Ayodele Oduba, Predicting Industrial Construction Labor Productivity Using Fuzzy Expert Systems, Journal of Construction Engineering and Management, 2005 august s.939 Birol Yıldız, Oran Analizinde Bulanık Mantık Kullanımı Ampirik Bir Çalışma; Mödav 2008/2 s.193,197 Carlo Alberto Magni, Stefano Malagoli, Giovanni Mastroleo, An Alternative Approach To Firms’ Evaluation Expert Sysytems and Fuzzy Logic,International Journal of İnformation Technology & Decision Making, 2006, Bölüm 5, No1 s.197 Çetin Elmas, Yapay Zeka Uygulamaları, 1. Baskı,
Ankara, Seçkin Yayıncılık, 2007, s198-243,247-250
E.W.T. Ngai, F.K.T. Wat, Design and Development of a Fuzzy Expert System for Hotel Selection, The international Journal of Management Science, 2003 sayı 31 s 276 Erhan BİRGİLİ, Fuat SEKMEN, Sinan ESEN, Bulanık Mantık Yaklaşımıyla Finansal Yönetim Uygulamaları: Bir Literatür Taraması, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 2013, 9 (19), s. 121 Faith Michael E. Uzoka, Fuzzy –Expert System For Cost Benefit Analysis Of Enterprise İnformation Systems: A framework, International Journal on Computer Science and Engineering, 2009, Vol 1(3) s.255 Fatih Ecer, N. Serap Vurur, Latife Özdemir, Bulanık Bir Modelle Firmaları Değerlendirme Ve Optimal Portföy Olusturma: Çimento Sektöründe Bir Uygulama, Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2009, 6 (11) s.477 George Bojadziev, Maria Bojadziev, Fuzzy Logic For Business, Finance and Management, 2. Baskı,
Singapur, World Scientific Publishing,2007,s.144,146 Guanrong Chen, Trung Tat Pham, Introduction to Fuzzy sets, Fuzzy Logic and Fuzzy Control Systems. USA CRC pres, 2001 s. 76 H.J. Zimmermann, H.B. Verbruggen, R. Babuska, Fuzzy Algorithms For Control, A.B.D. Kluwer Academic Publisher, 1999, 6-62
Hakan TUNAHAN, Sinan ESEN, Davut TAKIL, Havayolu Şirketlerinin Finansal Risk Düzeylerinin Bulanık Mantık Yöntemi İle Karşılaştırmalı Analizi, Journal Of Accounting Finance and Auditing Stu