Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightFirmaların etkinliklerine etki eden en önemli değişkenin Yapay Sinir Ağları ve C5.0 Karar Ağacı Tekniğine göre net kâr marj oranı olduğu sonucuna varılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
İşletme faaliyet alanlarının belirlenmesinde ulusal ve uluslararası ekonomik koşulların belirleyici olduğu günümüzde, firmaların varlıklarını ve kaynaklarını daha etkin kullanmalarını gerektirmiştir. Finansal başarısızlıkla karşılaşmak istemeyen firmalar gelecekteki faaliyetleri ile ilgili stratejik planlarını yapmadan önce geçmiş dönemlerdeki performanslarını analiz ederek üstün ve zayıf yönlerini belirlemek zorundadır. Bu çalışmanın amacı BİST’e kayıtlı Gıda İçecek Endeksi kapsamında yer alan 22 firmanın Veri Zarflama Analizi (VZA) ile firma etkinliklerinin belirlenmesi ve firma etkinliklerini etkileyen firma içi önemli değişken veya değişkenlerin Veri Madenciliği teknikleri ile tespit etmektir. Bu amaçla firmaların 2014 – 2018 yıllarına ait mali tablolarından 8 adet oran hesaplanmıştır. Girdi değişkenleri olarak cari oran, asit-test oranı, kaldıraç oranı, kısa süreli borç / toplam aktifler oranı, duran varlık / toplam aktifler oranı, uzun süreli borç / toplam aktifler; çıktı değişkenleri olarak da net kâr marjı ve aktif kârlılık seçilmiştir. Etkin ve etkin olmayan firmalar VZA kullanılarak bulunmuştur. Analiz sonucu 2014 yılında 11, 2015 yılında 9, 2016 yılında 17, 2017 yılında 7 ve 2018 yılında 11 firmanın etkin olduğu bulunmuştur. Firmaların etkinliklerine etki eden en önemli değişkenin Yapay Sinir Ağları ve C5.0 Karar Ağacı Tekniğine göre net kâr marj oranı olduğu sonucuna varılmıştır.
Abstract
Today, when national and international economic conditions are determinant in the determination of business activities, it is necessary for companies to use their assets and resources more effectively. The firms that do not want to face financial failure must identify their strengths and weaknesses by analyzing their performance in past periods before making strategic plans for their future activities. The aim of the study is to investigate and to determine the efficiency of 22 firms in BIST Food and Beverage Index by Data Envelopment Analysis (DEA) using efficiency scores of firms, and to determine the important in-firm variable or variables that effect the efficiency of firms through data mining techniques. For this aim 8 financial ratios are calculated by using the financial statements for the years 2013-2017. In the analyzes, 6 input variables, namely current ratio, acid-test rate, leverage rate, short term dept / total assets rate and fixed assets / total assets rate, long term dept / total assets rate; 2 output variables, total asset profitability and net profit margin, are used. By applying Data Envelopment Analysis efficient and inefficient firms are found. As a result of the study, 11 firms in 2014, 9 firms in 2015, 17 firms in 2016, 7 firms in 2017 and 11 firms in 2018 are found to be efficient. It is concluded that the most important variable affecting the effectiveness of the firms is net profit margin ratio according to Artificial Neural Networks and C5.0 Decision Tree technique.