Atıf Sayısı
1
Görüntüleme
34
İndirme
13
Bu çalışmada Türkiye’de hayat dışı sigorta sektöründe faaliyet gösteren ve 2019 yılında en yüksek pazar payına sahip ilk 20 şirket içerisinde yer alan 11 sigorta şirketinin kredi derece notu tahmin edilmiştir. Çalışma dönemi olan 2009-2019 yılları arasındaki mali tablo verileri kullanılarak düzenli verilerine ulaşılabilen ve yılsonu mali tabloların elde edildiği yıldan sonraki yıl içerisinde kredi derece notu verilmiş olan 11 sigorta şirketinden 69 örnek alınmıştır. Kredi derece notunun verilmesinden önceki yılsonu bilanço, gelir tablosu ve nakit akım tablolarından elde edilen 13 nicel değişken ve borsaya kayıtlı olup olmadığı bilgisini içeren bir nitel değişken kullanılmıştır. Sigorta şirketlerinin yılsonu mali tablolarından elde edilen verilerle bir sonraki yıl için Standard & Poors Derecelendirme Kuruluşunun notları baz alınarak Yapay Sinir Ağları (ANN) ve En Yakın k-Komşu Algoritması (KNN) ve NaiveBayes Algoritması kullanılarak analizler gerçekleştirilmiştir. 10 katlı çapraz doğrulama yönteminin kullanıldığı çalışmada tahmin performansı en yüksekten düşüğe doğru sırasıyla ANN (%98,55), KNN (%95,65), NaiveBayes (%85,51) olarak sınıflandırma başarısı göstermiştir. Bu sonuç yatırımcılar, sigorta şirketi müşterileri, kredi verenler, reasürans şirketleri, düzenleyici- denetleyici kurumlar ve araştırmacıların kullandıkları tahmin modelleri içerisine bu çalışmada elde edilen tüm modellerin dâhil edilebileceğini göstermektedir.
In this study, the credit rating of 11 insurance companies that operate in the non-life insurance sector in Turkey and are among the top 20 companies with the highest market share in 2019 was estimated. Examples of 11 insurance companies were taken from the year after the year in which the financial statements were obtained, with the use of financial statements from 2009 to 2019, which could be accessed to regular data, and 69 of the insurance companies were given credit rating in the year after the year in which the financial statements were obtained. A qualitative variable that contains 13 qualitative variables obtained from the annual balance sheet, income tables and cash flow tables before the credit rating was given and a qualitative variable that contains the information whether it is registered on the stock exchange. Based on the data obtained from the insurance companies’ final financial statements for the following year, the analysis was carried out using the artificial nervous networks (ANN) and the nearest k- neighboring algorithm (KNN) and the NaiveBayes algorithm. The study, which used the 10-storey cross-verification method, showed success in classifying the forecast performance from the highest to the lowest respectively as ANN (98,55%) and KNN (95,65%) and NaiveBayes (85,51%) respectively. This outcome shows that investors, insurance companies customers, creditors, reassurance companies, regulatory-controlling bodies and researchers used forecast models can include all the models obtained in this study.
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
