Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 44
 İndirme 25
KÜRESEL KRİZ DÖNEMİ SONRASI FİNANSAL BAŞARISIZLIĞIN DİSKRİMİNANT ANALİZİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İNCELENMESİ
2017
Dergi:  
Asos Journal
Yazar:  
Özet:

Bir ticari firmanın başarısızlığı alacaklıları ve hissedarları önemli ölçüde zarara uğratmaktadır. Bu sebeple, olası başarısızlığı önceden öngörebilen modeller oluşturmak zarar gören kesimlere büyük kolaylıklar sağlamakta ve uyarmaktadır. Bu çalışmada, İstanbul Borsası’nda işlem gören imalat sanayi firmalarının finansal başarısızlığını etkileyen finansal oranlarının tespit edilmesi ve finansal başarısızlığının öngörülmesi amaçlanmıştır. Bu amaç için, yapay sinir ağları ve diskriminant analizi kullanılmıştır. Çalışmada, İMKB’ da işlem gören imalat sanayi firmalarından 2008-2013 yılları arası verilerine ulaşılabilen 142 firma analize dâhil edilmiştir. Literatürde yer alan benzer çalışmalardan farklı olarak tüm başarısızlık kriterlerinin yer aldığı modelin yanında, başarısızlık kriterleri arasında yer alan üst üste 2 yıl ya da daha fazla zarar etme ve borçların öz kaynakları aşması kriterlerinin bağımlı değişken olarak ele alındığı üç ayrı model kurulmuştur. Çalışmanın sonunda, finansal başarısızlığı en iyi sınıflandıran yöntemin yapay sinir ağları olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca finansal başarısızlığın belirlenmesinde borçların öz kaynakları aşma kriterinin finansal başarısızlık için daha etkili bir kriter olduğu belirlenmiş ve finansal başarısızlığı belirleyen en önemli finansal oranların karlılık ve finansal yapı oranları olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

discriminant analysis of financial failure after the global crisis period and review with artificial nerve networks
2017
Dergi:  
Asos Journal
Yazar:  
Özet:

the failures and shareholders of a commercial company are significantly damaged, so the possible failure to prejudice models provide great conveniences to the damaged segments and warns in this study that the financial failure of the manufacturing industry firms traded in the istanbul stock exchange was determined and the financial failure was determined for this purpose, artificial nerve networks and discriminant analysis has been used in the study, imkb’s manufacturing industry companies, which can be reached in 2008 2013, according to the financial failure criteria, as well as the financial failure criteria of the financial force of the financial structure, and the financial failure of the financial failures, which are more similar to the financial values of the financial force of the financial force of the financial values of the financial values of the financial force of the financial force of the financial force of the financial force of the financial values of the financial force of the financial values of the financial force of the financial force of the financial force of the financial force of the financial values of the financial force of the financial force of the financial force of the project

Anahtar Kelimeler:

The İnvesti̇gati̇on Of Artificial Neural Networks and Discriminant Analysis In Prediction Of Financial Fai̇lure After Global Cri̇si̇s
2017
Dergi:  
Asos Journal
Yazar:  
Özet:

The failure of a commercial company is a significant loss to its buyers and shareholders For this reason, establishing models that can predict foreseeable failures provides great convenience and warns those who are injured. In this study, it is aimed to determine the financial ratios affecting the financial failure of the manufacturing industry firms traded on the Istanbul Stock Exchange and to predict the financial failure. For this purpose, artificial neural networks and discriminant analysis were used. Using the data between the years 2008-2013 of the manufacturing industry firms which traded in ISE, the three dependent variables models which different from similar studies in the literature next to the model, which includes all failure criterion failure discussed by the debts exceed assets criteria and overlap located between two or more years of damage to have been developed and classification success of disciriminant analysis were compared for this model. In there sult of the study, it was determined that the method that best classifies financial failure is artificial neural networks. In addition, when the financial failure is determined, it is determined that the criteria of exceeding the equity of the debts is a more effective criterion for financial failure and the most important financial ratios determining the financial failure are the profitability and financial structure ratios.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler






Asos Journal

Alan :   Eğitim Bilimleri; Filoloji; Güzel Sanatlar; Hukuk; İlahiyat; Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler; Spor Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 5.146
Atıf : 10.102
2023 Impact/Etki : 0.075
Asos Journal