Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu sonuçlar lojistik regresyon modelinin işletme başarısızlıklarında önemli bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Global ölçekte yaşanan ekonomik krizler, değişken ve zorlu iç ve dış ekonomik koşullar ile rekabetçi ortama ayak uyduramayan firmalar, mali ve ekonomik sıkıntılarla karşılaşmakta hatta iflasa kadar sürüklenmektedir. Firmaların bu ağır rekabet koşulları altında varlıklarını sürdürebilmeleri için finansal sıkıntıların önceden tahmin etmeye yardımcı olacak modeller oldukça önem kazanmaktadır. Bu çalışma Borsa İstanbul’da işlem gören gıda, içki ve tütün şirketlerinin 2005-2012 yılları arası verilerini dikkate alarak finansal başarısızlık riskini lojistik model yardımıyla üç yıl öncesinden tahmin etmeyi hedeflemiştir. Finansal başarısızlığın 1 yıl öncesinden öngörülmesini amaçlayan modelin öngörü gücü %91, 2 yıl öncesinden tahminlemeyi hedefleyen modelin öngörü gücü % 91 ve 3 yıl öncesinden öngörülmesini amaçlayan modelin öngörü gücü ise %74,5’dir. Bu sonuçlar lojistik regresyon modelinin işletme başarısızlıklarında önemli bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Bu çalışmada geliştirilen model; işletme yönetimine, yatırımcılara, potansiyel yatırımcılara ve diğer şirket ilgililerine yapacakları değerlendirmeler için yararlı olacaktır.
Abstract
Due to global financial crises, challenging and changing domestic and international economic conditions, the businesses that cannot gain competitive advantage by any reason face difficulties which eventually cause them to drift bankruptcy. Models for the prediction of financial distress fort he survive of the companies under these conditions are gaining are gaining considerable importance. In this paper it is aimed to predict financial distress of the companies by using financial reports of the firms listed on Borsa Istanbul under food beverage and tobacco industry by running logistic regression model for the period 2005-2012. The predictive power of the model for one year before, two years before and third years before is respectively 91%, 91% and 74,5 %. These results support that logistic model in the prediction of financial distress can be a useful and important tool. The model developed in this study will be useful for the evaluation of the companies performed by business management, investors, potential investors and other financial information users.