Veri madenciliği: İstanbul Menkul Kıymetler Borsası örneği
Data mining: A case study of Istanbul Stock Exchange
Yazar: ŞEBNEM KOLTAN YILMAZ
Danışman: YRD. DOÇ. ALİ SAİT ALBAYRAK
Zonguldak Karaelmas Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: İstatistik = Statistics ; İşletme = Business Administration
Dizin: CHAID analizi = CHAID analysis ; Karar ağacı = Decision tree ; Sermaye yapısı = Capital structure ; Veri madenciliği = Data mining ; İMKB = İstanbul Stock Exchange

Özet:
Organizasyonlarda karar vermeye yönelik bilgiye erişim ihtiyacı arttıkça, bu amaca yönelik bilgi sistemleri kurulmaktadır. Bu sistemler karar almada kolaylık sağlarken bunu, önceden belirlenmiş ve sistem içerisinde yapılandırılmış konularda gerçekleştirebilmektedir. Veri boyutlarının artmasıyla birlikte önceden tahmin edilemeyen sorulara yönelik cevap bulan, ileriye dönük tahmin sistemlerine ihtiyaç duyulmuştur. Veri madenciliği, verilerden önceden bilinmeyen anlamlı bilgileri tanımlama ya da tahmin etme tekniklerini içermektedir. Bu bağlamda veri madenciliği teknikleri diğer birçok alanda olduğu gibi işletmecilik alanında da yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.Bu çalışmada amaç, yatırımcıların veya karar vericilerin işletmelerin performanslarını değerlendirmede dikkate alması gereken en önemli ölçütlerin saptanmasında veri madenciliği tekniklerinin uygun bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermektir. Çalışmada, veri madenciliği kavramları ve teknikleri açıklanmıştır. İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal 100 endeksinde sanayi ve hizmet sektörlerinde faaliyet gösteren 173 işletmenin 2004-2006 yıllarına ait yıllık finansal göstergelerinden yararlanarak veri madenciliği tekniklerinden birisi olan karar ağaçları tekniği uygulanmıştır. Bu amaçla, ikili ağaç türetimi yerine çoklu ağaç türetimine olanak sağlayan CHAID algoritması kullanılmıştır. Seçilen finansal göstergelere göre sanayi ve hizmet sektörlerinde faaliyet gösteren firmaları ayıran en önemli özelliklerin saptanmasının yanında sermaye ve karlılık yapılarını belirleyen en önemli değişkenler saptanmıştır.

Abstract:
It is getting more needs of knowledge access for decision making in organizations, management knowledge systems have been established for this aim. While these systems providing easiness to decision making, they realize that subjects predefined and costructed in system. With increasing data dimensions, to be needed prediction systems which answer for nonpredefined questions. Data mining include decriptive and predictive techniques for meaningfull knowledges which is unknown early from datas. For this context, data mining techniques are commonly used in business area as in the other areas.The aim of the study indicate data mining techniques are available method that determining the most important factors which businesses must taken into consideration for evaluating their performances. In this study, data mining concepts and techniques are explained. Decision trees technique which is one of the data mining techniques is applied on 173 firms that operate in industry and service sectors in İstanbul Stock Exchange National 100 Index using their annual financial indicators from 2004 to 2006. For this aim, CHAID algorithm that derive multiple tree instead of binary tree is used. According to selected financial indicators, the most important factors of firms that operate in industry and service sectors are determined besides the most important variables for their profitabilities and capital structures.