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 14
 Görüntüleme 44
 İndirme 15
Karar Ağacı Algoritmalarıyla Finansal Başarısızlık Tahmini: Dokuma, Giyim Eşyası ve Deri Sektörü Uygulaması
2020
Dergi:  
Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi
Yazar:  
Özet:

Bu çalışma, 2016-2018 döneminde Borsa İstanbul (BIST)’da listelenen dokuma, giyim eşyası ve deri sektöründeki şirketlerin finansal başarısızlığının araştırılması, bu durumu etkileyen finansal oranların tespit edilmesi ve veri madenciliği algoritmalarının finansal başarısızlığı tahmin etmedeki güçlerinin test edilmesini sağlamak amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda sektörde yer alan 20 şirketin üç yıllık finansal durumu Altman Z skoru yardımıyla değerlendirilmiş ve başarılı ve başarısız şirketler tespit edilmiştir. Ardından çeşitli finansal oranlar kullanılarak, veri madenciliği algoritmalarından CHAID, Exh-CHAID, CART ve QUEST’in şirketleri finansal başarısızlık açısından ne derece doğru sınıflandırdığı ve finansal başarısızlığı en çok etkileyen faktörlerin neler olduğu tespit edilmeye çalışılmıştır. Yapılan analizler sonucunda kullanıma en uygun tahminleme yönteminin, genel şirket sınıflandırmasını %95, başarısız şirket sınıfladırmasını ise %97.6 oranında bir doğruluk payıyla gerçekleştiren CART olduğu belirlenmiştir. Ayrıca başta özsermaye karlılığı olmak üzere, cari oran, duran varlıkların özsermayeye oranı, ticari alacakların aktiflere oranı, stok devir hızı ve faiz karşılama oranının finansal başarıyı etkilediği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Financial Failure Forecast With Decision Tree Algorithms: Tissue, Clothing and Skin Industry Application
2020
Yazar:  
Özet:

This study was carried out in 2016-2018 with the aim of investigating the financial failure of companies in the textile, clothing and leather sector listed in the Borsa Istanbul (BIST), identifying the financial rates affecting this situation and ensuring that data mining algorithms are tested their strength in predicting financial failure. In this context, the three-year financial status of the 20 companies involved in the industry has been assessed with the help of Altman Z score and successful and unsuccessful companies have been identified. Then, using various financial rates, data mining algorithms have been tried to determine how accurately CHAID, Exh-CHAID, CART and QUEST classified companies in terms of financial failure and what are the factors that most influence financial failure. The analysis found that the most suitable method of prediction for use was the CART, which performed the overall company classification by 95% and the failed company classification by 97.6% with an accuracy share. In addition, it has been found that, primarily, the profitability of the asset, the rate of the assets to the asset, the rate of the assets of the commercial recipients, the rate of stock turnover and the rate of interest satisfaction have an impact on the financial success.

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


Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 139
Atıf : 695
2023 Impact/Etki : 0.4
Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi