Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Mehmet Nuri Salur
Danışman: BARIŞ SİPAHİ
Özet: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. Diğer bir ifadeyle finansal başarısızlık, mikro düzeyde sadece ilgili taraflar üzerinde bir etkiye neden olsa da esasında makro düzeyde genel ekonomi üzerinde de olumsuz sonuçları olan bir olgudur. Bu kapsamda finansal başarısızlık konusu, uzun yıllar boyunca finans araştırmalarının önemli konularından biri olmuş ve bu süre zarfında çok çeşitli yöntemler kullanılarak finansal başarısızlığın tahmin edilmesine yönelik modeller geliştirilmeye çalışılmıştır. Bu yöntemler arasında, daha önceki yıllarda çok değişkenli istatistiki teknikler ağırlıklı olsa da özellikle günümüz bilgi ve teknoloji çağında bilgisayar sistemlerinin ve yazılımlarının da gelişmesiyle birlikte yapay zekâ uygulamalarının da önemi 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. Çalışma kapsamında, hisse senetleri Borsa İstanbul’da işlem gören işletmelerin 2008-2013 yılları arasındaki finansal tablo verileri üzerinde, yapay sinir ağları kullanılarak tahmin modeli geliştirilmiştir. Yapay sinir ağları modeli oluşturulurken çok katmanlı ileri beslemeli ve geri yayılım algoritması kullanan bir ağ modeli kullanılmıştır. 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. İşletmelerin önceden belirli kriterlere göre belirlenen başarı durumu ile yapay sinir ağı modelinin üretmiş olduğu tahmin sonuçları 0,50 kopuş değeri üzerinden karşılaştırılmıştır. Bu sayede eğitim seti ile eğitilen ağın test seti üzerinden tahmin gücü ölçülmüş ve geliştirilen modelin % 95,83 oranında doğru sınıflandırma yaptığı görülmüştür. Sonuç olarak, elde edilen bulgulara göre, yapay sinir ağları modelinin seçilen örneklem üzerinde finansal başarısızlığı tahmin etmede yüksek bir performans gösterdiği görülmüştür. Dolayısıyla yapay sinir ağlarının, işletmenin doğrudan ilişkili olduğu gruplara hem hızlı hem de yüksek oranda doğru karar alabilmelerine imkân tanıyabilecek bir model olabileceği sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Finansal Başarısızlık, Yapay Sinir Ağları, İstatistiki Modeller. ABSTRACT 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. In other saying, although financial failure causes to an effect upon only relevant parties at micro level, it is fundamentally a fact with negative consequences for macroeconomics as well. In this context, the object financial failure has been one of the important objects about financial researches for many years and development of models regarding to estimating financial failure has been endeavored by using a wide range of methods in the meantime. Although multivariate statistical techniques were dominant among those methods in previous years, artificial intelligence applications gradually increase in importance thanks to development of computer systems and softwares especially in present knowledge and technology age. 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. Within the context of the study, an estimation model was developed on the basis of financial table data for years between 2008-2013 of enterprises, whose shares are traded at Borsa İstanbul, by utilizing artificial neural networks. A multilayer feed-forward network model using back-propagation algorithm was used, when generating the model artificial neural networks. Sample was classified into two sub-groups as training set and test set in the model, in which one-year-before-failure financial table data of enterprises, which failed financially, were benefited. Afterwards estimation competency of the network, which was trained with training set, was measured through test set. Success status that was determined according to specific criteria, and estimation results produced by artificial neural network were compared on the basis of disengagement value 0,50. By this means estimation competency of the network trained with training set was measured through test set and it was observed that the developed model performs right categorization at the rate of % 95,83. 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. Hence it was concluded that artificial neural networks can be a model for enabling relevant groups connected with an enterprise to make a not only swift but also high-incidence correct decision. Key Words: Financial Failure, Artificial Neural Networks, Statistical Models.