Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAnaliz sonuçları değerlendirildiğinde, Yapay Sinir Ağının mali başarısızlık tahmininde başarılı olduğu görülmektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada; 2012 yılının sonlarında göreve başlayan Kamu Hastaneleri Birliklerinin, göreve başlamadan önceki dönemlerinin mali performanslarının ölçülmesi amaçlanmıştır. Kamu Hastaneleri Birlikleri yasası ile 6 aylık periyotlarla birliklerin mali performansları ölçülmekte ve karneleri hazırlanmaktadır. Mali performansları başarılı olan birlikler bir üst sınıfa yükselmekte; başarısız olanlar ise bir alt sınıfa düşmektedir. Bu yönüyle çalışma da, Zonguldak Kamu Hastaneleri Birliğine bağlı sağlık işletmelerinin, 2008-2012 dönemindeki mali başarısızlık seviyeleri ölçülerek, sonuçların 2013 yılından itibaren hazırlanacak karnelere referans teşkil etmesi hedeflemiştir. Analizde, sağlık işletmelerinin mali tablolarından hazırlanan rasyolar kullanılarak, Altman Z skoru ve Yapay Sinir Ağı ile mali başarısızlıkları tahmin edilmektedir. Analiz sonuçları değerlendirildiğinde, Yapay Sinir Ağının mali başarısızlık tahmininde başarılı olduğu görülmektedir.
Abstract
In this study, Public Hospitals Associations which begin to work at the end of 2012, aimed to measure financial performance in the years before the establishment. After Public Hospitals Associations act, Public Hospitals Associations financial performance are measured in 6 months period and fiscal report cards are prepared for associations. If Financial performance in Public Healthcare is successful, associations will raise the upper class otherwise they will fall down subclass. This aspect of the study, Zonguldak Public Hospital Associations healthcare organizations financial performance are measured from 2008 to 2012 and it is aimed to reference for fiscal report card in year of 2013. In analysis, ratios, which are prepared from financial statements, are used in Altman Z-Score and Artificial Neural Network is estimated the financial failures. Analysis results are evaluated, Artificial Neural Network is successful in financial failure prediction.