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.
  Atıf Sayısı 43
 Görüntüleme 24
 İndirme 2
İŞLETMELERDE FİNANSAL BAŞARISIZLIK TAHMİNLEMESİ: YAPAY SİNİR AĞLARI MODELİ İLE İMKB ÜZERİNE BİR UYGULAMA
2009
Dergi:  
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Yazar:  
Özet:

Finansal başarısızlık olgusu işletmelerde finansal yeterliliklerin yerine getirilememesini ifade etmektedir. Bununla birlikte ülke ekonomisinin mikro birimleri olan işletmelerin yaşadığı finansal başarısızlıklar makro boyutlu başarısızlıkları hem ülke ekonomisinin başarı ölçütü olması açısından hem de firmaların finansal yeterliliklerini yerine getirebilirliğinin belirlenmesi açısından önem arz etmektedir. Finansal başarısızlıkların belirlenmesinde çok farklı yaklaşımlar bulunmaktadır. Bu çalışmada finansal başarısızlıkların tahmin edilmesinde kullanılan yapay sinir ağları modeli ele alınmıştır. Bu kapsamda Tekstil ve Kimya Petrol ve Plastik sektörlerinde faaliyet gösteren işletmelerin finansal başarısızlıklarının bir yıl öncesinden belirlenmesine yönelik bir model geliştirilmiştir. Çalışma sonucunda yapay sinir ağı modeli toplam 11 başarılı işletmeden 9 tanesini doğru sınıflarken 2 tanesini hatalı sınıflandırmıştır. Yani model başarılı işletmelerin yaklaşık % 82’sini doğru tahminlemiştir. Yapay sinir ağları test setinde yer alan 10 tane başarısız işletmeyi de %80 oranında doğru sınıflandırmıştır. 10 tane başarısız işletmeden 8’i doğru olarak sınıflandırırken 2 tanesi de hatalı sınıflandırılmıştır. Yapay sinir ağlarında toplam sınıflandırma doğruluğu incelendiğinde eğitim setinin tamamı doğru sınıflandırılırken, test setinin toplam sınıflandırma doğruluğu yaklaşık % 81 olarak gerçekleşmiştir

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler


Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 507
Atıf : 4.433
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi