KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2018 / Cilt: 36 - Sayı: 3

KİMYA SEKTÖRÜ İŞLETMELERİNDE FİNANSAL BAŞARISIZLIĞIN TAHMİNİ

PREDICTION OF FINANCIAL DISTRESS MODELS OF THE CHEMICAL INDUSTRY COMPANIES

Ulukan BÜYÜKARIKAN
Birkan BÜYÜKARIKAN
Sayfa
29–50
Yayın Tarihi
2022-10-18
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)

Buna ek olarak logit modelinin diğer parametrik testlerdeki bazı önkoşullara gereksinim duymamasından ve yüksek oranda doğru sınıflandırma yeteneğine sahip olmasından dolayı kimya sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal başarı durumlarının tespitinde kullanılması önerilebilmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Finansal başarısızlığın tahmin edilmesi şirketlerin gelecekleri hakkında karar vermeleri ve yatırım, finans, pazarlama, yönetim ve üretimin düzenlenmesinde büyük anlam ifade etmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmanın amacı, Borsa İstanbul’da işlem gören kimya sektörü işletmelerinin finansal verilerinden hareketle elde edilen değişkenleri (oranlar) regresyon, diskriminant, logit ve probit gibi yöntemler kullanarak finansal başarısızlık öngörü modelleri geliştirmektir.
💡
Sonuç & Katkı:Buna ek olarak logit modelinin diğer parametrik testlerdeki bazı önkoşullara gereksinim duymamasından ve yüksek oranda doğru sınıflandırma yeteneğine sahip olmasından dolayı kimya sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal başarı durumlarının tespitinde kullanılması önerilebilmektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2010 Verileri
⚙️Değişkenler:Finansal Başarısızlık · Kimya Sektörü · Regresyon

Özet

Finansal başarısızlığın tahmin edilmesi şirketlerin gelecekleri hakkında karar vermeleri ve yatırım, finans, pazarlama, yönetim ve üretimin düzenlenmesinde büyük anlam ifade etmektedir. Çalışmanın amacı, Borsa İstanbul’da işlem gören kimya sektörü işletmelerinin finansal verilerinden hareketle elde edilen değişkenleri (oranlar) regresyon, diskriminant, logit ve probit gibi yöntemler kullanarak finansal başarısızlık öngörü modelleri geliştirmektir. Araştırmada kullanılan veriler kimya sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin, 2010-14 mali dönemlerindeki finansal tablolarından elde edilmiştir Çalışmadan elde edilen finansal başarısızlık modelleri sonuçlarına göre her üç modelinde %80’in üzerinde doğru tahminler gerçekleştirdiği ve sonuçların birbirine yakın olduğu ancak en başarılı tahmin modelinin logit modeli (%89.1) olduğu ifade edilebilir. Buna ek olarak logit modelinin diğer parametrik testlerdeki bazı önkoşullara gereksinim duymamasından ve yüksek oranda doğru sınıflandırma yeteneğine sahip olmasından dolayı kimya sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal başarı durumlarının tespitinde kullanılması önerilebilmektedir.

Abstract

Financial failure to predict the future of the company on decision-making and investment, finance, marketing, management and represents great significance in the regulation of production. The aim of this study is traded on the Istanbul Stock Exchange chemicals sector firms obtained by movement of financial data variables (ratios) Regression is to develop financial failure prediction models using methods such as discriminant and logit. The data used in the study of companies operating in the chemical industry, according to the 2010-14 fiscal year financial failure models obtained from was obtained from the financial statements work in conclude that accurate estimates of over 80% in each of the four models and the close proximity of the results, but the most successful prediction model of the logit model (89.1%) can be expressed as. In addition, the prerequisite not need some other parametric tests using the logit model and a high proportion of the companies operating in the chemical industry because it has the ability to detect the correct classification of financial success can be recommended.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BÜYÜKARIKAN, U., BÜYÜKARIKAN, B. (2022). KİMYA SEKTÖRÜ İŞLETMELERİNDE FİNANSAL BAŞARISIZLIĞIN TAHMİNİ. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 36 - Sayı: 3, 29–50. https://ajindex.com/articles/532997

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (19)

  1. Akgün, A. (2013), “Firmalarda Finansal Başarısızlığın Tahmini Ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda Bir Uygulama”, Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi,
  2. Konya. Aktaş, R., Doğanay, M., ve Yıldız B. (2003), “Mali Başarısızlığın Öngörülmesi: İstatistiksel Yöntemler Ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 58(4), 1-24.
  3. Aktaş, R. (1997), Mali Başarısızlık (İşletme Riski) Tahmin Modelleri. Türkiye İş Bankası Kültür Yayınları:
  4. Ankara.
  5. Altaş, D. ve Giray, S. (2005), “Mali Başarısızlığın Çok Değişkenli İstatistik Yöntemlerle Belirlenmesi: Tekstil Örneği”, Sosyal Bilimler Dergisi, 2(1), 13–27.
  6. Altman, E.I., Hotchkiss, E. (2006), Corporate Financial Distress and Bankruptcy. John Wiley & Sons: New Jersey. Beaver, W.H. (1967), “Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical Research In Accounting: Selected Studies 1966”, Journal of Accounting Research/Supplement, 5(1), 71-111.
  7. Büyükarıkan, U., Büyükarıkan, B. (2014), “Bilişim sektöründe faaliyet gösteren firmaların finansal başarısızlık tahmin modelleriyle incelenmesi”, Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, 46(7), 160-172.
  8. Büyüköztürk, Ş. (2012), Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı, Pegem Akademi: Ankara.
  9. Civan M., Dayı, F. (2014), “Altman Z Skoru Ve Yapay Sinir Ağı Modeli İle Sağlık İşletmelerinde Finansal Başarısızlık”, Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, 41(2), 40-54.
  10. Clark Carter, D. (2004), Doing Quantative Psychological Researcg: From Design To Report, Pyschology Press:
  11. Oxford. Cramer, D. (2003),
  12. Advanced Quantative Data Analysis, McGraw-Hill Irwin: Philadelphia. Field, E. (2009),
  13. Discovering Statistics Using SPSS, SAGE: London. Gujarati, D.N. (2004),
  14. Basic econometrics, McGraw-Hill: New York. Gujarati, Domodor N. & Porter, Dawn C. (2010),
  15. Essentials of Econometrics, McGraw-Hill Irwin: New York. Han, J., Kamber, M., Pei, J. (2012),
  16. Data Mining, Morgan Kaufmann: Massachusetts. Härdle, W., Simar, L. (2007), Applied Multivariate Statistical Analysis, Springer: New York. Heij, C., De Boer, P., Franses, P.H., Kloek, T., Van Dijk, H.K. (2004), Econometric Methods with Applications in Business and Economics, Oxford University Press:
  17. New York. Hill, R.C., Griffiths, W.E., Lim, G.C. (2011),
  18. Principles of Econometrics, John Wiley & Sons: Chennai. İslamoğlu, A.H., Alnıaçık, Ü. (2014), Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri, Beta Basım: İstanbul.
  19. Karakozak, Ö. (2012), 2008 Küresel Finansal Krizinin Finansal Oranlar Üzerine Etkisi: İMKB