KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Mukaddime / 2019 / Cilt: 10 - Sayı: 1

Yapay Zeka Yöntemleri ile İşletmelerin Finansal Başarısızlığının Tahmin Edilmesi: Bist İmalat Sektörü Uygulaması

Muhammed Fatih YÜRÜK
İbrahim Halil EKŞİ
Sayfa
393–422
Yayın Tarihi
2019-05-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışmada iki modelin performansları karşılaştırılmış, yapılan sınıflandırmanın doğruluk yüzdeleri hesaplanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Finansal başarısızlık, işletmelerin geleleceğini tehdit etmesinin yanında, başarısız işletme sayısının artması ülkenin ekonomik büyümesi üzerinde de olumsuz etki bırakacaktır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Mali başarısızlığı etkileyen işletme içi ve dışı birçok faktör saymak mümkündür.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmada iki modelin performansları karşılaştırılmış, yapılan sınıflandırmanın doğruluk yüzdeleri hesaplanmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Destek Vektör Makineleri · Yapay Sinir Ağları · Yapay Zeka

Özet

Finansal başarısızlık, işletmelerin geleleceğini tehdit etmesinin yanında, başarısız işletme sayısının artması ülkenin ekonomik büyümesi üzerinde de olumsuz etki bırakacaktır. Mali başarısızlığı etkileyen işletme içi ve dışı birçok faktör saymak mümkündür. Başarısızlığı önceden öngörmek ve bunun neticesinde tedbirler alıp sıkıntılı durumdan kurtulmak, işletmeler açısından hayati önemlidir. Finansal başarısızlığın önceden tahmini konusunda birçok modeller geliştirilmiştir. Bu modeller daha çok istatistiki teknikler ve yapay zekâ teknikleridir. Bu çalışmada da yapay zekâ tekniklerinden olan yapay sinir ağları ve destek vektör makinaları kullanılmıştır. Ayrıca kullanılan modellerin performansları ROC eğrileri ile ölçülmüştür. Çalışmada iki modelin performansları karşılaştırılmış, yapılan sınıflandırmanın doğruluk yüzdeleri hesaplanmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

YÜRÜK, M. F., EKŞİ, İ. H. (2019). Yapay Zeka Yöntemleri ile İşletmelerin Finansal Başarısızlığının Tahmin Edilmesi: Bist İmalat Sektörü Uygulaması. Mukaddime, Cilt: 10 - Sayı: 1, 393–422. https://ajindex.com/articles/2568

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Ağyar, Z. (2015 ). Yapay Sinir Ağlarının Kullanım Alanları ve Bir Uygulama. Mühendis ve Makine, 56, 22.Ağyar, Z. (2015b). Yapay Zeka ve Sinir Ağları. Retrieved 26.11.2018, from https://www.hostingdergi.com.tr/yapay-zeka-ve-sinir-aglari/Akcan,
  2. A. ve Kartal, C. (2011). İMKB Sigorta Endeksini Olusturan Sirketlerin Hisse Senedi Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini. Muhasebe ve Finansman Dergisi(51), 27-40.
  3. Akkaya, G. C., Demireli, E. ve Yakut, Ü. H. (2009). İşletmelerde finansal başarısızlık tahminlemesi: Yapay sinir ağları modeli ile İMKB üzerine bir uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2). Allahverdi, N. (2002). Uzman Sistemler (Vol. 1). İstanbul:
  4. Atlas Yayın Dağıtımı.Altman, E. I. (1968).
  5. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609. doi: 10.2307/2978933Anthony, M. ve Bartlett, P. (2009). Neural Network Learning: Theoretical Foundations. United States of America: Cambridge University Press.Ataseven, B. (2013). Yapay sinir ağları ile öngörü modellemesi. Öneri Dergisi, 10/39, 101-115.
  6. Ayhan, S. ve Erdoğmuş, Ş. (2014). Destek Vektör Makineleriyle Sınıflandırma Problemlerinin Çözümü İçin Çekirdek Fonksiyonu Seçimi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 9(1), 175-198.
  7. Beaver, W. H. (1966). Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4, 71-111. doi: 10.2307/2490171Beaver, W. H. (1968). Market prices, financial ratios, and the prediction of failure. Journal of Accounting Research, 179-192.
  8. Çakır, M. (2005). Firma Başarısızlığının Dinamiklerinin Belirlenmesinde Makine Öğrenme Teknikleri: Ampirik Uygulamalar ve Karşılaştırmalı Analiz. (Uzmanlık Yeterlik Tezi), Ankara.
  9. Çekerol, G. S. ve Ulukan, A. (2012). Kantitatif Tahmin Yöntemleri. Ankara:
  10. Nisan Kitapevi.Dirican, A. (2001). TANI TESTİ PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ VE KIYASLANMASI. Cerrahpaşa Tıp Dergisi, 32(1). Edward, A. (2006). Corporate Financial Distress and Bankruptcy (Vol. Third ).Elmas, Ç. (2007). Yapay Zeka Uygulamaları (Vol. 1). Ankara:
  11. Seçkin Yayıncılık A.Ş.Fausett, L. (1994). Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications. New Jersey: Prentice Hall.Foreman, R. D. (2003). A logistic analysis of bankruptcy within the US local telecommunications industry. Journal of Economics and Business, 55(2), 135-166.
  12. Gallo, C., Letizia, C. ve Stasio, G. (2005). Artificial neural networks in financial model