Görüntüleme
47
İndirme
10
Amaç - Finansal başarısızlık hem işletmelerin hayat seyirleri üzerinde hem de işletmenin sahip veya ortakları, devlet, yatırımcı, işletmeye kredi sağlayan kurum ve kuruluşlar gibi çok sayıda paydaş üzerinde olumsuz etkilere neden olmaktadır. Finansal başarısızlık tahmin çalışmalarında günümüzde bilgi ve iletişim teknolojilerinde yaşanan değişimle birlikte yapay zekâ uygulamalarının yeri gittikçe artmaktadır. Bu çalışmanın amacı, yapay zekâ uygulamalarından biri olan yapay sinir ağları ile Türkiye’de Borsa İstanbul’da işlem gören işletmelerin finansal tablolarından yararlanarak finansal durumlarının tahmin edilmesine yönelik bir model geliştirmek ve geliştirilen bu modelin tahmin gücünü ölçmektir. Yöntem - Çalışma kapsamında, işletmelerin finansal tablo verileri üzerinde, yapay sinir ağları kullanılarak tahmin modeli geliştirilmiştir. Bulgular- Finansal başarısız olan işletmelerin başarısızlıktan bir yıl önceki finansal tablo verilerinin kullanıldığı modelde örneklem, eğitim seti ve test seti olmak üzere iki alt kümeye ayrılmıştır. Sonrasında ise eğitim seti ile eğitilen ağın test seti üzerinden tahmin gücü ölçülmüştür. Sonuç- Sonuç olarak, elde edilen bulgulara göre, yapay sinir ağları modelinin seçilen örneklem üzerinde finansal başarısızlığı tahmin etmede yüksek bir performans gösterdiği görülmüştür.
Purpose - Financial failure causes to negative effects upon not only life course of enterprises but also a great number of stakeholders such as owner or partners of an enterprise, government, investor, institutions and organizations providing the enterprise with credit. Together change in information and communication technologies, in financial failure prediction studies the place of artificial intelligence applications is increasingly. Objective of this study is to develop a model -with artificial neural networks that is one of the artificial intelligence applications- regarding to estimating financial situations by benefiting from financial statements (tables) of enterprises being traded at Borsa İstanbul, Turkey and to measure estimation competency of this developed model. Methodology - Within the context of the study, an estimation model was developed on the basis of financial statements. Findings- Sample was classified into two sub-groups as training set and test set in the model, in which one-year-before-failure financial statements of enterprises, which failed financially, were benefited. Afterwards estimation competency of the network, which was trained with training set, was measured through test set. Conclusion- In conclusion, according to obtained findings, it was observed that the model artificial neural networks delivered a high performance in estimating financial failure over selected sample.
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
