Yapay sinir ağları yardımı ile şirket birleşmelerinin kestirimi
Predicting company mergers and acquisition with the help of artificial neural networks
Yazar: RUKİYE DEMİR
Danışman: PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Karar verme süreci = Decision making process ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Degisen pazar yapısı ve rekabet kosulları sirketleri, yeni çözümler ve arayıslargelistirme zorunlulugu ile karsı karsıya bırakmıstır. Birlesme bu arayıslar sonucu,özellikle son yıllarda yaygınlık kazanmaya baslamıs gelismelerden birisidir.Birlesmelerin dogru bir strateji olabilmesi için, birlesilecek veya satın alınacak sirketseçiminin, çok iyi analiz edilmesi gerekir. Tezde bu süreç yapay sinir agları ile analizedilmistir.Tezin birinci bölümünde sirketleri birlesmeye iten nedenler ve birlesen firmalardaperformans artısının gerçeklestigi, stratejik planlamanın sirket birlesmeleri ile olan ilintisianlatılmıstır. Türkiye'de sirket birlesmelerinin durumu ile ilgili bilgi verilmis, birlesmelerinartması için yatırımcıya karar destek modeli sunma yönünde çalısmaya devam edilmistir.İkinci bölüm, birlesme sürecinde kullanılacak yöntem olan yapay sinir aglarının (NeuralNetwork) kapsam ve yapısı anlatılmıstır. Geri yayılmalı algoritma, üzerinde durulmustur.Neden sinir agları sorusunun cevabı ise, onun teori gereksinimi esnektir, arastırma yaklasımıkuralcı degildir ve bilinmeyeni sunus sekli bulanık küme tabanlıdır ve en önemli özelligigerçek dünya problemlerine uygulanabilir olmasıdır.En iyi sinir agı modelini saglayacak olan katmanlar üzerindeki dügüm sayısı ve katmansayısını belirlemek oldukça zor olan bir süreçtir gizli katmanların ve dügümlerin bir çokkombinasyonu memnun edici modele ulasmadan önce bir çok kez denenir. Bu süreç çokzaman alır ve `optimal' aga ancak bir çok denemeden sonra ulasılır. Hareket fonksiyonu eldeetme süreci ancak bilgisayar destegi ile gerçeklesir. Bu süreçte MATLAB 6.5 `denyararlanılmıs ve üçüncü bölümde anlatılmıstır.Türkiye'de sirket birlesmeleri henüz gelisme asamasındadır ve tam anlasılamamıstır.Yöntemleri konusunda yatırımcılar yeterli bilgiye sahip degildir. Bu tezin amacı birlesmeninsirketlerin büyümesi için bir yöntem oldugu ve en dogru sirketi bulmak için sinir aglarımodeli kullanılarak Türkiye'nin bir eksikligine katkı saglamaktır.Anahtar Kelimeler: Sirket Birlesme ve Satınalmaları, Yapay Sinir Agları, Karar Verme.

Abstract:
Today companies have been engaged in a new pursuit for adapting themselves to thechanging market and competition conditions. Mergers are among the trends whichhave gained wider interest, especially in recent years.In order for the mergers to be a true strategy, the choice of company which will bemerged or acquired has to be perfectly analyzed. I have analyzed this process viaartificial neural networks.The first part of the thesis deals with the stimulators of the merger, the performanceincrease in merged companies, and the connection of strategic planning withcompany mergers.In the second part, artificial neural networks, the method used in the merger andacquisition process, is investigated in scope and structure. The reason for handlingthe artificial neural networks is that their requirement for a theory is flexible, theirresearch approach is not prescriptive, their presentation of the unknown is fuzzybased, and most importantly, its adaptability to the real world problems.It is a considerably difficult process to determine the layer number and number ofnodes on these layers that are optimum for acquiring the best neural network model.Several combinations of hidden layers and nodes are tried before reaching thesatisfactory model. This process takes a long time and the optimal network isproduced after many trials. The activation acquiring process cannot be realizedwithout the computer support. In this process MATLAB 6.5 is utilized which isexplained in the third part.In Turkey company mergers have not reached their maturity and they can not becompletely understood. Investors do not have sufficient information on its methods.This thesis aims to support the view that a merger is a way for a company to grow,and to contribute to a better understanding in Turkey by making use of neuralnetwork models for identifying the best company to acquire.Keywords: Elastic Merger and acquisiton, Decicion Making, Artifical Neural Network.