Öngörü teknikleri ile finansal başarısızlık tahmini: BIST üzerine bir uygulama
Financial bankruptcy prediction: An application in the BIST
Yazar: SEVDA SELÇİK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF SALDANLI
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Başarısızlık = Failure ; Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Finansal başarısızlık = Financial failed ; Tahmin = Estimation ; Tahmin teknikleri = Estimation techniques ; Öngörü = Foresight ; Öngörü tekniği = Foresight technique

Özet:
Birinci bölümde işletmelerin yönetimine ilişkin amaç ve işletme amaç teorileri hakkında bilgi verildikten sonra, ajans ilişkisi sorunu ve maliyeti, işletmelerin finansal yönetimi, finansal planlama, finansal analiz, performans değerlendirme kavramları açıklanmış ve işletmeler için önemi dile getirilmiştir. 
İkinci bölümde finansal başarısızlık tanımı, nedenleri, sonuçları, etkileri, dünyada yaşanan krizler ve Türkiye'ye etkisi, finansal başarısızlığı önceden tahmin etmenin önemi açıklandıktan sonra dünyada ve Türkiye'de yapılan finansal başarısızlık tahmin çalışmaları hakkında literatür taraması sonuçları aktarılmıştır.
Üçüncü bölümde finansal başarısızlık çalışmalarında kullanılan geleneksel ve modern tahmin yöntemleri açıklanarak, geleneksel yöntemlerin finansal başarısızlık tahmini çalışmalarında neden yetersiz kaldığı, buna karşılık modern tekniklerin sunduğu avantajlar ve üstün yönleri aktarılmıştır. 
Dördüncü bölümde, geleneksel ve modern tahmin yöntemleriyle finansal başarısızlık tahmini uygulaması yapılarak modellerin finansal başarısızlığı önceden doğru tahmin edebilme performansları karşılaştırılmıştır. 
Bu amaçla Borsa İstanbul'da 1997-2017 yılları arasında işlem gören imalat sektörü işletmesinin finansal oranları kullanılarak finansal başarısızlıkları 3 ay önceden tahmin edilmeye çalışılmış, geleneksel yöntem olarak lojistik regresyon (LR), modern yöntem olarak yapay sinir ağı (ANN), karar ağacı (DT) ve rastgele ormanlar (RF) tahmin modelleri uygulanmıştır. Çalışmanın sonucunda, finansal başarısızlık tahmininde modern yöntemlerin geleneksel yöntemlere göre daha üstün performans gösterdiği sonucuna varılmıştır. En başarılı tahmin modelleri sırasıyla Yapay Sinir Ağı (ANN), Rastgele Ormanlsr (RF), Karar Ağaçları (DT), en başarısız tahmin modeli Lojistik Regresyon (LR) modeli olmuştur.
Çalışmanın sonunda uygulamada karşılaşılan zorluklar ve gelecekteki finansal başarısızlık tahmini çalışmalarına ilişkin öneriler sunulmuştur.

Abstract:
In the first chapter, after giving information about the corporate goal and its theories, the importance of corporate management, financial management, financial planning and financial analysis and performance evaluation and their importance for corporate organizations are mentioned.
In the second part, the financial failure definition, causes, consequences, effects, ways to prevent, the crisis experienced in the world and their impact on Turkey are explained. Then the importance of financial failure prediction is given and related literature search results and financial failure prediction studies in the world and Turkey are presented. 
In the third chapter, the traditional and modern prediction methods used in the financial failure studies are explained and the reasons and the superior aspects of the modern techniques are explained.
In the fourth chapter, financial failure prediction has been performed to compare predictability performance of traditional and modern prediction methods. For this purpose, the financial failures of manufacturing companies which were traded between 1997-2018 in Borsa Istanbul were tried to be predicted 3 months in advance. For this aim, logistic regression was performed as a traditional method and artificial neural network model, decision tree and random forest were applied as modern prediction method. As a result of the study, it has been concluded that modern methods perform better than traditional methods in predicting financial failure. The most successful prediction models were Artificial Neural Network (ANN), Random Forests (RF), Decision Trees (DT) and Logistic Regression (LR) model.
As a result of the study, it has been concluded that modern methods perform better than traditional methods in predicting financial failure. The most successful prediction models were the modern Artificial Neural Network (ANN), Random Forests (RF), Decision Trees (DT), respectively. The most unsuccessful model was the traditional Logistic Regression (LR) model.
At the end of the study, suggestions regarding the difficulties we encountered during the implementation and proposals for future financial failure prediction are presented.