Bayesyen multinominal lojistik regresyon ile işletmelerin finansal başarısızlığının değerlendirilmesi: İmalat sanayi uygulaması
Evaluation of financial failure of firms with bayesian multinominal logistic regression analysis: An application of manufacturing sector
Yazar: NİMET MELİS ESENYEL İÇEN
Danışman: PROF. DR. HANDAN YOLSAL
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İstatistik = Statistics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Bayes yaklaşımı = Bayes approach ; Bayes yöntemi = Bayesian method ; Başarısızlık = Failure ; Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Finansal başarısızlık = Financial failed ; Logit modeli = Logit model ; Lojistik regresyon yöntemi = Logistic regression method ; Üretim işletmeleri = Production companies ; İstanbul = Istanbul

Özet:
Bu tez çalışmasında, Borsa İstanbul'da faaliyet gösteren imalat sanayi sektörü işletmelerinin başarısızlık tahmininin yapılması amaçlanmaktadır. Bu amaçla, 2018 yılında Borsa İstanbul'da faaliyet gösteren 157 imalat sektörü işletmesi ele alınmıştır. Uygulamada imalat sanayinin seçilmesinin sebebi, imalat sanayinin sürdürülebilir ekonomik büyümeye katkı sağlayan temel sektörlerden biri olmasıdır. Kişi başına düşen milli gelirin belirlenmesinde önemli bir role sahip olan imalat sanayi sektörü, aynı zamanda teknolojik gelişmelerle birlikte diğer sektörleri de etkilediğinden ülkelerin gelişmesinde kritik bir öneme sahiptir. Üstelik imalat sanayi, ülke ekonomisine sağladığı katma değer ve istihdam ile sanayi sektörünün en önemli alt sektörü konumundadır. Başarılı bir imalat sanayi ülke ekonomisini ayakta tutmak ve ekonomik kalkınmaya katkı sağlamak açısından kilit rol oynamaktadır. Bu nedenle finans literatüründe imalat sanayi işletmelerinin finansal başarısı sıkça tartışılmış ve çeşitli modeller geliştirilmiştir. Bu modellerden en bilineni Altman (1968) tarafından geliştirilen Z-skor modelidir. 
 
Çalışmada bağımlı değişken, faiz karşılama oranı ve özsermaye oranı kullanılarak üç kategoriye ayrılmıştır. Böylece oluşturulan çok kategorili bağımlı değişkene uygun olarak seçilen multinominal lojistik regresyon modeli ile işletmelerin finansal başarısızlığı bilanço ve gelir tablolarında yer alan finansal oranlar yardımıyla bir yıl öncesinden tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bir önceki yıla ait finansal oranların kullanımı ile gelecek yılda finansal başarısını sürdürecek,  akış veya stok açısından sıkıntıya düşecek işletmelerin durumunun önceden belirlenmesi amaçlanmaktadır. Bu nedenle  çalışmada  klasik multinominal lojistik regresyon yöntemi;  küçük örneklerde daha başarılı tahminler yaptığı düşünülen Bayesyen multinominal lojistik regresyon yöntemi birlikte kullanılarak iki aşamalı tahmin yapılmıştır. Bayesyen multinominal lojistik regresyon modelleri için farklı önsel dağılımlardan yararlanılmış ve Markov Zinciri Monte Carlo yöntemlerinden olan Metropolis-Hasting algoritması ve Gibbs örneklemesi kullanılmıştır. Daha sonra klasik ve Bayesyen multinominal lojistik regresyon analizi ile yapılan tahminlerin  doğru sınıflandırma başarıları karşılaştırılmıştır. Bulgulara göre, en yüksek doğru sınıflandırma oranı, %82.17'lik oranla, Cauchy dağılımı ile oluşturulan Bayesyen modelden elde edilmiştir ve denenen alternatif klasik ve Bayesyen multinominal modellere göre daha başarılı tahminler ürettiği görülmüştür.

Abstract:
This thesis aimed to predict the failure of the manufacturing industry firms operating in Borsa Istanbul. To do this, 157 manufacturing sector firms operating in Borsa Istanbul in 2018 were discussed. The reason for choosing the manufacturing industry in practice is that the manufacturing industry is one of the main sectors that contribute to sustainable economic growth. The manufacturing industry sector, which has a critical role in determining the national income per capita, has critical importance in the development of countries as it also affects other sectors along with technological developments. Moreover, the manufacturing industry is the crucial subsector of the industrial sector with the added value and employment it provides to the country's economy. A successful manufacturing industry plays a key role in keeping the country's economy alive and contributing to economic development. For this reason, the financial success of manufacturing industry firms has been frequently discussed and various models have been developed in the finance literature. The most well-known of these models is the Z-score model developed by Altman (1968).

In the study, the dependent variable has been divided into three categories using the interest coverage ratio and the equity ratio. Thus, with the multinominal logistic regression model chosen in accordance with the multicategory dependent variable created, the financial failure of the firms was tried to be predicted one year in advance with the help of the financial ratios in the balance sheet and income statements. By using the financial ratios of the previous year, it is aimed to forecast the situation of the firms that will continue their financial success in the next year and will have difficulties in terms of flow or stock. Therefore, in the study, two-stage estimation has been used by classical multinomial logistic regression method and Bayesian multinomial logistic regression method which is thought to make more successful estimations in small samples. Various prior distributions have been put into account for Bayesian multinomial logistic regression models and Metropolis-Hasting algorithm and Gibbs sampling, which are Markov Chain Monte Carlo methods, have been used. After that, the correct classification rates of the estimated models have been compared. According to the findings, the highest correct classification rate, 82.17%, is obtained from the Bayesian model constructed with the Cauchy distribution, and it has been observed that this model produced more successful predictions than the alternative classical and Bayesian multinomial models.