Finansal başarısızlığın öngörülmesinde sinirsel bulanık ağ modelinin kullanımı ve amprik bir çalışma
Financial failure prediction using neuro fuzzy modelling and an empirical analysis
Yazar: SONER AKKOÇ
Danışman: PROF.DR. ŞERAFETTİN SEVİM
Dumlupınar Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Diskriminant analizi = Discriminant analysis ; Faktör analizi = Factor analysis

Özet:
Bu çalısmanın amacı, sinirsel bulanık ag modelini kullanarak, isletmelerinzaman zaman yasadıkları finansal basarısızlıkları öngörmektir. Erken uyarı göreviniyerine getirecek olan bu model, tüm bilgi kullanıcılarını yakından ilgilendirmektedir.sletmelerin ileride karsılasacakları finansal basarısızlıkların öngörülmesi, zamanındaönlemler alabilmek için önem tasımaktadır. Finansal basarısızlık öngörü çalısmalarındaçoklu ayırma analizi, çoklu regresyon analizi, logistik regresyon analizi gibi istatistikseltekniklerin kullanıldıgı görülmektedir. Son zamanlarda ise adından sıkça söz ettirenyapay sinir agları bu alanda kullanılmaya baslanılmıstır. Literatür taraması sonucundaböyle bir öngörünün sinirsel bulanık ag modeliyle gerçeklestirilmedigi görülmüstür.Finansal basarısızlık öngörü çalısmaları incelendiginde yüksek öngörüüzerine odaklanıldıgı, kurulan modellerin söz konusu kararı nasıl verdiginin üzerindeise önemle durulmadıgı görülmüstür. Bu tez çalısmasında sinirsel bulanık ag modelininkullanılmasındaki amaç, kurulan modelin almıs oldugu kararı, nasıl aldıgınınarastırılmasıdır. Sinirsel bulanık ag modeli finansal oranları kullanarak isletmelerinfinansal durumu hakkında nasıl karar verdigini yorumlama imkanı tanımaktadır.Bu çalısmada sinirsel bulanık ag modeli ile finansal basarısızlıgın 1 yılönceden öngörülmesi amacıyla, SPK'ya tabi ve MKB'de islem gören isletmelerüzerinde bir uygulama yapılmıstır. Bu çalısmada aynı zamanda sinirsel bulanık agmodelinin performansını karsılastırmak üzere aynı örneklem üzerinde çoklu ayırmaanalizi ve yapay sinir ag modeli de uygulanmıstır. Bu öngörülerin gerçeklestirilebilmesiiçin isletmelere ait finansal oranlardan yararlanılmıstır. 142 isletme üzerindegerçeklestirilen öngörü çalısması sonucunda gelistirilen üç modelden de basarılısayılabilecek sonuçlara ulasılmıstır. Yapay sinir ag modelinin isletmeleri dogru gruplaraayırma ki basarısı %86,1 olarak bulunurken, bu oran çoklu ayırma analizi ile %83,3olarak bulunmustur. Sinirsel bulanık ag modelinin isletmeleri dogru gruplara atamadakibasarısı ise %80,6 olarak bulunmustur. Kurulan modellerin dogru sınıflandırmabasarıları arasında anlamlı bir farklılık bulunmamıstır

Abstract:
The purpose of this study is to predict the financial failure of the firms byusing neuro fuzzy modelling. The model bringing early warning duty is closely relatedwith all data users. Predicting the future failure of the firms is important to takenecessary precautions in time. The study of financial failure predicting, statisticaltechnics such as multivarite discriminant analysis, multivarite regresyon analysis andlogistic regresyon analysis are used. Recently artificial neural network have been usedin this field more often. In literature, it has been seen that neuro fuzzy modelling couldnot been applied to this prediction.Researching predicting financial failure studies, it has been seen thatfocusing on high predicting is more than how the decision is made. The purpose ofusing neuro fuzzy modelling in this study is to search of how the decision is made bythe developed model. Neuro fuzzy modelling enables to explain about financial state ofthe firms by using financial ratios.In this study the aim of predicting the financial failures of the firms a yearearlier, neuro fuzzy modeling is applied on the firms on board of SPK and IMKB. Inthis study to compare the performance of neuro fuzzy modelling multivaritediscriminant analysis and artificial neural networks is also applied on the same sample.To predict this, financial ratios of the firms are used. After the study of predicting on142 firms, three developed models obtained succesful result. While the success ofartificial neural networks in classification the firms is %86,1 and multivaritediscriminant analysis is %83,3. The success of neuro fuzzy modelling in correctclassification of the firms is obtained %80,6. No significant difference is obtainedamong correct classification developed models