Global kriz dönemi sonrası finansal başarısızlığın öngörüsünde yapay sinir ağları ve logit modellerinin karşılaştırılması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: TUĞBA GÖKDEMİR
Danışman: EBRU ÇAĞLAYAN AKAY
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde özellikle teknolojik gelişmeler firmaların yapısını, konumunu, faaliyet alanını ve sermaye yapısını değiştirmede önemli rol oynamaktadır. Bu gelişmeye karşılık zamanı ve ilerleyen teknolojiyi iyi değerlendiren firmaların ulusal ve uluslararası rekabet şansını yakaladığı, bu gelişmelere ayak uyduramayan firmaların iflas ettiği görülmektedir. Son yıllarda ülkemizde ve tüm dünyada finansal başarısız firma sayısı günden güne artmaktadır. Bu nedenle, son dönemlerde finansal başarısızlığı tahmin edebilecek model ve yaklaşımlara ilgi giderek artmaktadır. Bu çalışmanın amacı, 2008 dünya çapında kriz sonrası İstanbul Borsası'nda işlem gören firmaların finansal başarısızlığının tahmin edilmesidir. Böylelikle finansal başarısızlığı etkileyen finansal oranların tespit edilerek, finansal başarısızlık riski olan firmaların belirlenebileceği modelin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu amaç için, yapay sinir ağları ve logit modelleri kullanılarak deney seti verileri ile finansal başarısızlık öngörü modelleri geliştirilmiştir. Bu modellerin kontrol seti verileri ile geçerlilikleri incelenerek, yapay sinir ağları ve logit modellerinin performansları karşılaştırılmıştır. BİST'de işlem gören imalat sanayi firmalarının 2008-2013 yılları arası verileri kullanılarak üç ayrı bağımlı değişkenli modeller geliştirilmiş ve bu modeller için yapay sinir ağları(geri yayılımlı ,çok katmanlı yapay sinir ağı) ve logit modelin sınıflandırma başarıları kıyaslanmıştır. Çalışmanın sonucunda, başarısızlıktan bir yıl öncesi için birinci model kontrol verileri üzerindeki geçerlilik analizinde yapay sinir ağları ve logit model aynı sınıflandırma gücüne sahipken diğer iki model için yapay sinir ağlarının daha yüksek sınıflandırma gücüne sahip olduğu tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Finansal Başarısızlık, Logit Modeli, Yapay Sinir Ağları