Finansal başarısızlık tahmini: Yapay sinir ağı ve karar ağacı yöntemleri üzerine bir inceleme
An investigation on methods of artificial neural networks and decision tree estimation of financial failure
Yazar: SEYEDBABAK HESARI
Danışman: PROF. DR. GÖKTUĞ CENK AKKAYA
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Ekonomi = Economics
Dizin: Finansal başarısızlık = Financial failed ; Karar ağacı = Decision tree ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Finansal başarısızlık, hem işletmeyle doğrudan ilgili gruplar üzerinde hem de genel ekonomi üzerinde olumsuz etkilere sahip olabilmektedir. Bu nedenle, finansal başarısızlığın tahmin edilmesi, finans alanında önemli araştırma konularından biri olmuştur. Uzun yıllar boyunca, farklı yöntemler kullanılarak finansal başarısızlığı tahmin edebilecek modeller geliştirilmeye çalışılmıştır. Bu yöntemler arasında, veri madenciliği son yıllarda geliştirilen ve araştırmacılar tarafından kullanılan yöntemdir.
          Bu çalışmanın amacı, veri madenciliği yöntemleriyle, Borsa İstanbul'da işlem gören işletmelerinin finansal başarısızlıklarını bir yıl önceden tahmin etmedeki performanslarını karşılaştırarak, en uygun yöntemi belirlemektir.
          Hisse senetleri BİST'te işlem gören işletmelerinin 2009-2014 yılları arası verileri üzerinde, veri madenciliği yöntemlerimle: karar ağaçları(C&R, QUEST ve CHAID karar ağacı), yapay sinir ağları, diskriminant analizi ve lojistik regresyon analizi kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmiştir ve finansal başarısızlık bir yıl önceden tahmin edilmiştir. Performans sonuçlarına göre C&R ağacı, CHAID karar ağacı, lojistik regresyon, yapay sinir ağları, QUEST karar ağacı ve diskriminant modelleri sırasıyla, %100, %98.18, %96.36, %92.73, %92.73, %80 doğruluk oranı ile tahmin etmiştir. Modeller arasında en yüksek doğruluk tahmini C&R ağacı modeli ve en düşük tahmini diskriminant modeli yapması tespit edilmiştir.   
Anahtar Kelimeler: Finansal Başarısızlık, Veri Madenciliği Yöntemleri, Yapay Sinir Ağları, Karar Ağacı

Abstract:
Financial failure may adversely influence stakeholders as well as overall economy. Therefore, financial failure prediction has become one of the most important fields of financial research. During years models have been developed using different methods to predict financial failure. The most popular and widely used methods are multivariate statistical methods and artificial neural networks.
          The purpose of this study is to predict financial failure of firms whose stocks were traded in Istanbul Stock Exchange (ISE) one year earlier by means of Data mining method. The prediction performance of these methods are compared and the best method is determined.
          Based on the data of firms whose stocks were traded in BIST, prediction methods were developed by means of data mining, decision trees, artificial neural networks, discriminant analysis and logistic regression. Then financial failures were predicted one year earlier. According to prediction performance, C&R tree, CHAID tree, logistic regression, artificial neural network, QUEST tree and discriminant model predicted 100%, 98%, 96.36%, 92.73%, 92.73% and 80% respectively. Among models C&R tree and discriminant model made the highest and lowest prediction percentage respectively.

Keywords: Financial Failure, Data Mining, Artificial Neural Networks, Decision Tree