User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
  Citation Number 7
 Views 162
 Downloands 28
YAPAY SİNİR AĞLARI MODELİ İLE FİNANSAL BAŞARISIZLIK TAHMİNİ
2017
Journal:  
Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi
Author:  
Abstract:

İşletmelerin finansal durumları gerek uygulamacılar gerekse araştırmacılar tarafından incelemelere konu olmaktadır. Özellikle son yirmi yılda sermayenin önündeki engellerin kalkması ve sermaye piyasalarının küresel bir hal alması işletmelerin faaliyetlerini sürdürmelerinde içsel dinamikler kadar dışsal dinamiklere de önem vermeleri gerektiğini ortaya koymuştur. Birçok işletme bu içsel ve dışsal nedenlerden dolayı finansal başarısızlık ile karşı karşıya kalmaktadır. Özellikle kriz dönemlerinde gelişmekte olan piyasaların kırılganlığı işletmelerin başarısızlık riskini arttırmaktadır. Finansal başarısızlık karşısında firmalar çeşitli olumsuz durumlarla yüz yüze kalabilmektedir. Firmaların bu tip olumsuzluklara karşı önlem almakta gecikmesi iflas olasılıklarını arttırmaktadır. Bu sebeple firmaların finansal başarısızlıklarının tahmin edilebilmesi oldukça önemlidir. Finansal başarısızlığın tahmin edilebilmesi için literatürde birçok model geliştirilmiştir. Bu modellerden bazıları muhasebe verilerine, bazıları da piyasa verilerine dayalıdır. Finansal başarısızlık tahmin modelleri içerisinde yapay sinir ağları önemli bir yer tutmaktadır. Bu çalışma ile finansal başarısızlık tahmin modeli olarak yapay sinir ağlarının kullanımı ile ilgili olarak araştırmacılara yol gösterilmesi amaçlanmaktadır.

Keywords:

Financial Failure Prediction With Artificial Neural Networks Model
2017
Author:  
Abstract:

The financial situation of enterprises is subject to both the practitioners and the researchers. Especially in the last twenty years, it has been revealed that external dynamics as well as internal dynamics are influential in the operations of the enterprises with the removal of barriers to capital and the globalisation of the capital markets. Many enterprises face financial failure due to these internal and external causes. The fragility of emerging markets, especially during times of crisis, increases the risk of failure. In the event of financial failure, companies may face various negative situations. The delay of firms in taking measures against these types of negativities increases the probability of bankruptcy. For this reason, it is very important to be able to predict the financial failures of firms. Several models have been developed in the literature to predict financial failure. Some of these models are based on accounting data and others are based on market data. Artificial neural networks play a significant role in financial failure prediction models. With this study, it is aimed to guide the researchers about the use of artificial neural networks as a financial failure prediction model.

Keywords:

Citation Owners
Attention!
To view citations of publications, you must access Sobiad from a Member University Network. You can contact the Library and Documentation Department for our institution to become a member of Sobiad.
Off-Campus Access
If you are affiliated with a Sobiad Subscriber organization, you can use Login Panel for external access. You can easily sign up and log in with your corporate e-mail address.
Similar Articles












Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi

Field :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Journal Type :   Uluslararası

Metrics
Article : 408
Cite : 1.476
2023 Impact : 0.257
Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi