Risk koşullarında, Türkiye'de karlılığını sürdürebilen üretim şirketlerinin rasyo analizi ve makro ekonomik değişkenler bağlamında izledikleri stratejilerin yapay zeka ile analizi
Analysis of the strategies followed by manufacturing companies in Turkey that can sustain profitability under risk conditions in the context of ratio analysis and macro-economic variables with artificial intelligence
Yazar: DİLEK YOMRALIOĞLU
Danışman: PROF. DR. GÖKHAN SİLAHTAROĞLU
İstanbul Medipol Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim ve Strateji Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Bu çalışma, Istanbul Menkul Kıymetler Borsasında; faaliyet gösteren üretim şirketlerinin gösterdikleri performanslara dönük karlılık kriterlerinin bütüncül bir bakış açısıyla ele alınmasını ve analiz edilmesini içermektedir. Araştırma verileri; metal eşya, gıda ve kimya sektörlerinde faaliyet gösteren üretim şirketlerinden elde edilmiştir. Elde edilen veriler Haziran 2007-Aralık 2022 dönemini kapsamaktadır. Karlılık, firmaların temel amacı ve finansal performansın değerlendirilmesini sağlayan önemli bir göstergedir. Piyasalarda yaşanan ekonomik zorluklar ve riskler, firmaları karlılık adına bu faktörleri anlama ve yönetme konusunda daha stratejik ve rekabetçi olmaya yöneltmektedir. Bu faktörler içsel ve dışsal faktörler olmak üzere iki kategoride ele alınmaktadır. İçsel faktörler; firma yaşı, gider kalemleri, finansal yapılar ve oranlardır. Dışsal faktörler ise şirketlerin kontrolü dışında olan makro ekonomik etkenlerdir. Bu faktörlerde yaşanması beklenen değişimlerin tahmin edilebilmesi için, faktörlerle ilgili endekslerin izlenmesi ve değerlendirilmesi stratejik bir önem taşır. Çalışmanın uygulama kısmında çok kriterli araştırma yöntemlerinden biri olan makine öğrenme yöntemleri kullanılarak, karlılığı etkileyen iç ve dış faktörlerle bu faktörlerle ilgili endeksler analiz edilmeye çalışılmıştır.  Bu faktörlerin birbirleriyle olan etkileşimleri, etki dereceleri ve kırılım değerleri karlılık noktasında incelenerek, karlılığa etki eden unsurlar üç farklı uygulama ile değerlendirilmiştir. Üç uygulama sonucunda, karlılığa etki eden unsurların farklı kombinasyonları elde edilmiş, bu unsurların kırılım değerleri ortaya konulmuş, sürdürülebilir karlılığın sağlanabilmesi için karlılığa daha derin bir bakış açısı sunularak şirketlerin karlılık kriterlerini anlamalarına ve geliştirmelerine yardımcı olacak önemli bilgiler elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Finansal oranlar, karlılık, makine öğrenmesi, makroekonomi.

Abstract:
In this study, it is aimed to analyze the profitability criteria regarding the performances of the production companies operating in the Istanbul Stock Exchange in the metal goods, food and chemical sectors from a holistic perspective. Research data covers the period June 2007-December 2022. The main purpose of companies is to make profits. It is also an important indicator that enables the evaluation of financial performances. Today's challenging economic dynamics and risks in the markets lead companies to be more strategic and competitive in understanding and managing the economic factors affecting profitability. These factors are evaluated in two categories as internal and external factors. Internal factors; company age, expense items, financial ratios and structures. External factors are macroeconomic factors that are beyond the control of companies. In order to predict the expected changes in these factors, it is of strategic importance to monitor and evaluate the indices related to the factors. In the application part, internal and external factors and related indices affecting profitability were tried to be analyzed by using machine learning methods, which is one of the multi-criteria research methods. The interactions of these factors with each other, their degree of impact and their breakdown values were examined in terms of profitability, and the factors affecting profitability were evaluated with three different applications. Applications vary in terms of profitability period and variables used. As a result of three applications, different combinations of the factors affecting profitability were obtained, the breakdown values of these elements were revealed, and important information was obtained that will help companies understand and improve their profitability criteria by providing a deeper perspective on profitability in order to ensure sustainable profitability.
Keywords: Financial ratios, machine learning, macroeconomics, profitability.