Borsada işlem gören sanayi şirketlerinin finansal performanslarının veri madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysis of the financial performances of industrial companies traded on the exchange by data mining methods
Yazar: ÖZGE KARAHAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA HATİCE SEZGİN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Finansal krizler ve pandemi süreci ile finansal başarısızlık, işletmelerin büyüklüklerine ve ülkelerin gelişmişlik düzeylerine bakılmaksızın bütün işletmelerin yaşayabilecekleri bir sorun haline gelmiştir. Finansal başarısızlığın tahmin edilmesi; işletmelerin başarısızlığa düşme olasılıklarının belirlenmesi, işletmelerde başarısızlık için koruyucu ve düzeltici önlemler alınabilmesi, kötü performans gösteren işletmelerin belirlenebilmesi ve bu işletmelerde başarısızlığına neden olan etkenleri açığa çıkarıma açısından son derece önemlidir.

Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul'da (BİST) işlem gören sanayi şirketlerinin 2019, 2020, 2021, 2022 yılları arasındaki finansal performanslarının belirlenmesi ve şirketlerin başarılı-başarısız olarak sınıflandırılmasıdır. Araştırmada ilk aşamada, 189 sanayi şirketi, 40 finansal orana yönelik olarak simple EM, k-means ve cascade k-means kümeleme yöntemleri ile başarılı-başarısız olarak sınıflandırılmıştır. İkinci aşamada, veri madenciliği yöntemlerinden olan J48 karar ağacı, k-en yakın komşu, Naive Bayes, KStar mesafe temelli sınıflandırma, destek vektör makinaları ve yapay sinir ağları yöntemleri ile başarılı-başarısız atamasını doğru bir şekilde belirleyebilme kabiliyeti ölçülerek başarı oranları tespit edilmiştir.

Analiz sonucunda, veri madenciliği yöntemleri karşılaştırılarak Naive Bayes, destek vektör makinaları ve J48 (karar ağaçları) yöntemlerinin; KStar, k-en yakın komşu ve yapay sinir ağları yöntemlerine kıyasla daha başarılı olduğu görülmüştür. 2019 yılı ve 2022 yılı 2. çeyrek dönemi için Naive Bayes yönteminin, 2020 ve 2021 yılları ile 2022 yılı 1. çeyrek dönemi için destek vektör makinalarının ve 2022 yılı 3. çeyrek dönemi için ise J48 (Karar ağaçları) yönteminin başarılı olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
With the financial crises and the pandemic process, financial failure has become a problem that all businesses can experience, regardless of the size of the enterprises and the level of development of the countries. predicting financial failure; It is extremely important to determine the probability of failure of enterprises, to take preventive and corrective measures for failure in enterprises, to identify poorly performing enterprises and to reveal the factors that cause failure in these enterprises.

The aim of this study is to determine the financial performances of industrial companies traded in Borsa Istanbul (BIST) between 2019, 2020, 2021 and 2022 and to classify the companies as successful or unsuccessful. In the first stage of the research, 189 industrial companies were classified as successful or unsuccessful by simple EM, k-means and cascade k-means clustering methods for 40 financial ratios. In the second stage, the success rates were determined by measuring the ability to correctly determine the successful-failed assignment with the J48 decision tree, k-nearest neighbor, Naive Bayes, KStar distance-based classification, support vector machines and artificial neural network methods, which are among the data mining methods.

As a result of the analysis, by comparing data mining methods, Naive Bayes, support vector machines and J48 (decision trees) methods; KStar was found to be more successful than k-nearest neighbor and neural network methods. It has been determined that the Naive Bayes method for the 2nd quarter of 2019 and 2022, the support vector machines for the years 2020 and 2021 and the 1st quarter of 2022, and the J48 (Decision trees) method for the 3rd quarter of 2022 are successful.