AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe results of the clustering analysis imply that splitting production companies into two clusters provides more accurate results.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The main aim of this study is to cluster production companies in Borsa Istanbul based on financial ratios using the k-means clustering method and to determine the natural structure of these companies. The analysis focuses on 11 years of production companies based on 15 financial ratios and two financial indicators. The study determined the similarity among the financial performances of these companies using the k-means clustering analysis and evaluated the most appropriate cluster group and the most appropriate number of clusters that should be separated using the silhouette index and elbow method. The analysis was performed with different initial centers within the dataset for each k value by considering the choice of the initial center, which is a drawback of the k-means clustering method. In addition, because the number of clusters in which production companies should be grouped naturally is unknown, different k values were examined, with the most appropriate number of clusters to be separated from these values being determined using the silhouette index and elbow method. The results of the clustering analysis imply that splitting production companies into two clusters provides more accurate results.
Özet
Bu çalışmanın ana amacı, k-ortalamalar kümeleme yöntemi kullanılmak suretiyle, Borsa İstanbul’da faaliyet gösteren üretim şirketlerini, finansal tablolarından hareketle hesaplanmış finansal göstergelerine göre gruplamak ve grup yapılarını değerlendirmektir. Çalışmada şirketler 11 yıllık finansal tablolardan yararlanılarak 15 finansal oran ve 2 gösterge ile gruplanmıştır. Şirketlerin finansal performans benzerliği k-ortalamalar kümeleme yöntemi ile değerlendirilirken, uygun küme grubu ve ayrılması gereken uygun küme sayısı Silhouette İndeks ve Elbow Yöntemi aracılığı ile değerlendirilmiştir. Çalışmada k-ortalamalar kümeleme yönteminin sorunsallarından biri olan başlangıç merkez seçimi göz önünde tutularak, her “k” değeri için veri seti içerisinden farklı başlangıç merkezleri itibarıyla analiz gerçekleştirilmiştir. Ayrıca üretim şirketlerinin doğal gruplanması gereken küme sayısı bilinmediği için farklı “k” değerleri incelenmiş ve bu değerlerden hareketle ayrışması uygun olan küme sayısı, Silhouette İndeks ve Elbow Yöntemi yardımıyla belirlenmiştir. Yapılan analizler sonucunda Borsa İstanbul’da faaliyet gösteren üretim şirketlerinin iki kümeye ayrılmasının daha fazla kümeye ayrılmasına göre daha uygun olduğu belirlenmiştir.