İşletmelerin iflas tahmininde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
Comparison analysis of machine learning algorithms in bankruptcy prediction
Yazar: GİZEM DİLKİ
Danışman: PROF. DR. ÖZLEM DENİZ BAŞAR
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
İflas, işletmelerin finansal açıdan işlevini yerine getirememesi olarak tanımlanmaktadır. İflas sürece yaygın olarak gerçekleşir, bu durumda iflasın çeşitli modellemeler yardımıyla tahmin edilmesi mümkün olabilmektedir.
u çalışmada, öncelikle iflas tanımı ve iflas sürecine değinilmiştir. Ardından, iflas tahmin modellerinin tarihsel gelişimine yer verilmiştir. Gelişen teknoloji ile birlikte, veri saklama, saklanan veriyi işlemeye verilen önem üzerinde durulmuş, bu bağlamda makine öğrenmesi disiplininden bahsedilmiştir. Makine öğrenmesi, iflas tahmin problemine sınıflandırma algoritmaları kullanılarak uyarlanmıştır. Bu amaçla çalışmada Kaliforniya Üniversitesi veri tabanından alınan Polonyalı şirketler veri seti kullanılmıştır. Sınıflandırma algoritmaları olarak denetimli makine öğrenmesi algoritmalarından olasılık tabanlı Naive Bayes, tembel öğrenici k En Yakın Komşuluk ve istatistiksel öğrenme teorisi temelli Destek Vektör Makinesi kullanılmıştır. Veri ön işleme aşamasında Kanıt Ağırlığı ve Bilgi Değeri kriterleri yardımıyla değişken seçimi yapılmıştır. Veri setindeki dengesizliği azaltmak amacıyla SMOTE aşırı örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada duyarlılık, keskinlik, F puanı ve doğruluk değerleri ile ROC eğrisi ve AUC değeri hesaplanmıştır. İlgili performans ölçütleri ile karşılaştırılan üç algoritma arasından en başarılı sınıflama sonucunu veren algoritma Destek Vektör Makinesi algoritması olmuştur.

Abstract:
Bankruptcy is defined as businesses' inability to function financially. Bankruptcy occurs widely in the process, in which case it is possible to predict bankruptcy with the help of various models.
In this study, first of all, the definition of bankruptcy and the bankruptcy process are discussed. Then, the historical development of bankruptcy prediction models are included. With the developing technology, the importance given to data retention and processing stored data is emphasized and machine learning discipline is mentioned in this context. Machine learning is adapted to the bankruptcy prediction problem using classification algorithms. For this purpose, a data set of Polish companies taken from the University of California (UCI) database is used in the study. As classification algorithms from supervised machine learning algorithms, probability-based Naive Bayes, lazy learner k Nearest Neighborliness and Support Vector Machine based on statistical learning theory is used. Variable selection is made with the help of Evidence Weight and Information Value criteria during the data pre-processing phase. The SMOTE over-sampling method is used to reduce the imbalance in the data set. In the study, sensitivity, specificity, F score and accuracy values and ROC curve and AUC value are calculated. Of the three algorithms compared with the relevant performance criteria, the algorithm that gave the most successful classification result is the Support Vector Machine algorithm.