Sürdürülebilirlik temelli firma değeri tahmin modelinin geliştirilmesinde makine öğrenmesi tabanlı yaklaşım: OECD ülkeleri bankacılık sektörü uygulaması
Sustainability-based firm value prediction model development using machine learning approaches: Evidence from the banking sector in OECD countries
Yazar: EVRİM HACIOĞLU KAZAK
Danışman: PROF. DR. GÜLER ARAS
Yıldız Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bankacılık = Banking ; İşletme = Business Administration
Dizin: Bankacılık sektörü = Banking sector ; Entropi = Entropy ; Firma değeri = Firm value ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Panel veri modelleri = Panel data models ; Sürdürülebilirlik = Sustainability ; TOPSIS = TOPSIS ; Tahmin modelleri = Estimation models ; Yatırım kararları = Investment decisions ; Önemlilik = Materiality

Özet:
Düzenleyici ortamdaki önemli gelişmeler, artan yatırımcı talebi, iklim değişikliği ve toplumsal konulara ilişkin artan farkındalık, kurumları geleneksel finans paradigmasının ötesinde kapsamlı bir yaklaşım benimsemeye yöneltmektedir. Bu gelişmeler ışığında, finansal ve ekonomik performansın yanı sıra çevresel, sosyal ve kurumsal yönetişim (ÇSY) boyutlarını da kapsayan sürdürülebilirlik performansının firma değerine etkisi ve sürdürülebilirlik temelli firma değeri tahmini, son dönemde araştırmaların odağında yer almakla birlikte yatırım kararlarının temelini oluşturan önemlilik kavramının analiz süreçlerine dahil edilmemesi yeni bir araştırma sorusunu gündeme getirmiştir. Bu araştırma, önemlilik perspektifinden ÇSY performansının değerlendirilmesine ilişkin sunduğu kavramsal ve metodolojik çerçeve ile bu soruyu yanıtlamakta aynı zamanda önerilen çerçeve ile uyumlu olarak bankacılık sektörü için sürdürülebilirlik temelli bir firma değeri tahmin modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda, OECD ülkelerinde faaliyet gösteren ticari bankalardan oluşan örneklem üzerinde çok katmanlı bir metodoloji kullanılmaktadır. İlk aşamada, ÇSY önemlilik skorunu hesaplamak için dinamik entropi ve TOPSIS yöntemleri kullanılırken, ikinci aşamada panel veri analizi ile ÇSY performansı ile firma değeri arasındaki ilişki araştırılmıştır. Son aşamada ise istatistiksel öğrenme ve ekonometrik yöntemlere ek olarak makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımlar test edilerek bankacılık sektörü için sürdürülebilirlik temelli firma değerinin modellenmesinde özgün bir metodolojik çerçeve sunulmaktadır. Araştırma bulguları, yatırımcılar başta olmak üzere paydaşların değişen bilgi gereksinimlerini karşılamak üzere geliştirilen önemlilik odaklı ÇSY performans puanlarının, hali hazırda veri sağlayıcılar tarafından hesaplanan önemliliği dikkate almayan ÇSY puanlarına göre daha nitelikli bilgi sunduğunu ampirik sonuçlarla kanıtlamıştır.  Araştırma kapsamında geliştirilen tahmin modeli, bankaların içsel olarak kendi risk ve fırsatlarını değerlendirmelerine imkân sağlamasının yanı sıra yatırımcı ve diğer paydaşlar açısından karar destek aracı olarak kullanılabilme potansiyeli sunması açısından da uygulamaya özgün katkı sağlamaktadır.

Abstract:
Momentous developments in the regulatory environment, increasing investor demand, increasing awareness of climate change and social issues are leading institutions to adopt a comprehensive approach beyond the traditional finance paradigm. In the light of these developments, the effect of sustainability performance, which includes environmental, social and corporate governance (ESG) dimensions as well as financial and economic performance, on firm value and sustainability-based firm value estimation have been at the center of research recently, however the concept of materiality, which forms the basis of investment decisions, has not been included in the analysis processes. Failure to do so raises a new research question. This research sheds light on this question with the conceptual and methodological framework for evaluating ESG performance through the lens of materiality, while also aiming to develop a sustainability-based firm value prediction model for the banking sector in line with the proposed framework. In this context, a multi-layered methodology is used on the sample consisting of commercial banks operating in OECD countries. In the first stage, dynamic entropy and TOPSIS methods were used to calculate the ESG materiality score, while in the second stage, the relationship between ESG performance and value was investigated by panel data analysis. In the last stage, in addition to statistical learning and econometric methods, machine learning-based approaches are tested and a unique methodological framework is presented for modeling sustainability-based firm value for the banking sector. The research findings have been proven by empirical results that the materiality-based ESG performance scores, developed to meet the changing information needs of stakeholders, especially investors, offer more qualified information than the ESG scores that do not take into account the materiality currently calculated by data providers. The prediction model developed within the scope of the research contributes to the practice in terms of enabling banks to evaluate their own risks and opportunities internally and offering the potential to be used as a decision support tool for investors and other stakeholders.