Global kriz dönemi sonrası finansal başarısızlığın öngörüsünde yapay sinir ağları ve logit modellerinin karşılaştırılması
Post- period global crisis the comparison of artificial neural networks and logit models in prediction of financial failure
Yazar: TUĞBA GÖKDEMİR
Danışman: PROF. DR. EBRU ÇAĞLAYAN AKAY
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Başarısızlık = Failure ; Kriz = Crisis ; Kriz yönetimi = Crisis management ; Küresel kriz = Global crises ; Logit modeli = Logit model ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Üretim işletmeleri = Production companies ; İMKB = İstanbul Stock Exchange

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

Abstract:
Nowadays, especially technological developments plays a significant role in the changing the structure of the company, location, the activity area and the capital structure.  Response to these developments, it is observed that the firms which time and advancing technology assess better captures the national and international competitiveness; the firms which can not keep pace with these developments go bankrupt on the other side. In the recent years, the number of failed financial firms in our country and around the world is increasing from day to day.  Therefore, in recent times, the interest to model and approach will be able to predict the financial failures is increasing. The purpose of of this study was to estimate the financial failure of firms which traded on the Istanbul Stock Exchange after 2008 global crisis. Thus, by determining financial ratios affecting the financial failure, it is aimed to develop the model  can be determined that companies has the risk of financial failure. For this purpose, using artificial neural networks and logit models, financial failure prediction models have been developed with experimental group data. Examining the validity and the control group data of these models, artificial neural networks and the performance of the logit model have been compared. Using the data between the years 2008-2013 of the manufacturing industry firms which traded in ISE, the three dependent variables models have been developed and artificial neural networks (multilayer back propagation neural network) and classification success of logit models were compared for this model. In the result of the study, before one year of the failure, artificial neural networks and logit models have the same classification power in validity analysis on the first pattern control data. On the other hand, it has been found that artificial neural networks have a higher classification power for the other two models.



Keywords: Financial failure, Logit Model, Artificial Neural Networks