Bulanık mantık yöntemi ile erken aşama startup değerleme modelinin geliştirilmesi
Development of an early-stage startup valuation model using fuzzy logic method
Yazar: SELÇUK CANTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. NEVİN ÖZER
Düzce Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Toplam Kalite Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Değerleme = Valuation ; Kuluçka merkezleri = Incubators ; Model tasarımı = Model design

Özet:
Erken aşama startuplar, yüksek potansiyelli yatırım kanalları olarak kabul edilirken, bu startupların henüz finansal verilere sahip olmamaları değerlemelerini zor ve sık karşılaşılan bir sorun haline getirmektedir. Finansal verilerin eksikliği ve izlenebilirliğin zorluğu, yatırımcıların bu alandan uzak durmasına neden olmaktadır. Ancak, bu tür startupların eğitim, mentorluk, iş planı doğrulama, fikri mülkiyet ve finansal planlama gibi alanlarda güçlü temellere sahip olması, değerleme ve ticarileşme potansiyelini artırabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, erken aşama startupların değerlemesini ve ticarileşme potansiyellerini bulanık mantık yardımıyla ölçmek ve bu alandaki boşluğu dolduracak bir model geliştirmektir. Bu çalışma kapsamında, startup değerlemesi ile ilgili literatür taraması yapılmış ve startup değerleme yöntemleri incelenerek erken aşama startup değerleme kriterleri belirlenmiştir. Araştırma verileri, bulanık mantık yöntemi kullanılarak değerlendirilmiş ve 2022-2023 yılları arasında Türkiye genelinde faaliyet gösteren erken aşama startupların değerleme ve ticarileşme potansiyelleri ölçülmüştür. Elde edilen bulgular, bu startupların şirketleşme sonrası ilk yatırım değerleriyle karşılaştırılmıştır. Çalışma sonuçları, erken aşama startupların değerlemesinde finansal olmayan verilerin nihai değerleme için güçlü bir referans olarak kullanılabileceğini ve bu startupların, özellikle ticarileşme süreçlerinde belirgin avantajlara sahip olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Early-stage startups are recognized as high-potential investment channels; however, the absence of financial data at this stage makes their valuation challenging and a commonly encountered issue. The lack of financial data and the difficulty in traceability often deter investors from engaging in this field. Nevertheless, early-stage startups that are well-supported in areas such as education, mentorship, business plan validation, intellectual property, and financial planning tend to have stronger foundations, which can enhance their valuation and commercialization potential. The objective of this study is to evaluate the valuations and commercialization potential of early-stage startups using fuzzy logic and to develop a model addressing the gap in this domain. As part of this study, a comprehensive literature review on startup valuation was conducted, and valuation methods were examined to identify criteria specific to early-stage startups. The research data were analyzed using the fuzzy logic methodology, and the valuation and commercialization potential of early-stage startups operating across Turkey during 2022–2023 were measured. The findings were compared with the initial investment valuations of these startups post-incorporation. The results indicate that non-financial data can serve as a robust reference for final valuation and that early-stage startups possess distinct advantages, particularly in their commercialization processes.