İşletmelerde başarısızlığın tahmini, çok boyutlu model önerisi ve uygulaması
The Prediction of financial failure in companies, suggestion of multidimensional model and application
Yazar: YASEMİN KESKİN
Danışman: DOÇ.DR. MEHMET BAHA KARAN
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü
Derece: Doktora, 2002
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Finansal başarısızlık = Financial failed ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods ; Tek boyutlu modeller = One dimensional models ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çok boyutlu tahmin modeli = Multidimensional forecasting methods ; İMKB = İstanbul Stock Exchange

Özet:
Bu çalışma ülkemizde endüstri işletmeleri için erken uyan görevi yapabilecek finansal açıdan başarısız işletmelerin finansal başarısızlığa düşmeden 1, 2 ve 3 yıl öncesinden tahmin edilmesine yönelik bir model geliştirme amacına dönüktür. Bu amacı gerçekleştirmek için doğrusal diskriminant analizi, lojistik regresyon analizi ve son yıllarda adından sıkça söz edilen yapay sinir ağı analizleri yapılmıştır. Bu analizler kullanılarak finansal başarısızlığı 1, 2 ve 3 yıl önceden tahmin eden modeller oluşturulmuştur. Çalışmanın birinci bölümünde finansal başarısızlığın tanımı ve finansal başarısızlığı tahminin önemi belirlenmiştir. Daha sonra finansal başarısızlığın nedenleri ve önleme yolları üzerinde durulmuştur. İkinci bölümde ise finansal başarısızlığın tahmininde kullanılan istatistiksel modeller incelenmiştir. Bu modeller tek boyutlu modeller, çok boyutlu modeller ve uygulamada çok az rastladığımız yapay sinir ağlan modelleridir. Bu bölümde ayrıca yapay sinir ağı modelinin finans alanındaki uygulamalarına değinilmiştir ve diğer modellerden farkı tartışılmıştır. Daha sonra Türkiye'de finansal başarısızlık tahmin çalışmaları hakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü bölümde İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'na kayıtlı işletmeler üzerinde finansal başarısızlığın tahminine yönelik çok boyutlu model uygulaması yapılmıştır. Modellerin oluşturulması aşamasında doğrusal diskriminant analizi, lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağlan kullanılmıştır. Başarısızlıktan bir yıl öncesi, 2 yıl öncesi ve 3 yıl öncesi için tahmin modeli geliştirilmiştir. Yıllar için geliştirilen modeller değerlendirildikten sonra yapay sinir ağı modelinin uygulama sonuçlan diğer modellerle karşılaştırılmıştır. Sonuç bölümünde; yapay sinir ağı, lojistik regresyon ve doğrusal diskriminant modellerinin genel bir değerlendirmesi yapılmış ve modeller karşılaştırılarak aşağıdaki belirtilen sonuçlara ulaşılmıştır. Üç yıllık dönem için genel sınıflandırma basanlarını incelediğimizde, yapay sinir ağının ortalama doğru sınıflandırma oram % 90.84, lojistik regresyon modelinin % 87.10 ve doğrusal diskriminant modelinin ise % 79.10'dur. Buna göre, yapay sinir ağı modeli, doğrusal diskriminant modeli ve lojistik regresyon modelinden daha yüksek doğru sınıflandırma yapmıştır. Dolayısıyla yapay sinir ağı modeli tüm bilgi kullanıcıları için finansal başarısızlığı öngörmede bir araç olarak kullanılabilecektir. Üç yıllık dönemi kapsayan doğrusal diskriminant, lojistik regresyon ve yapay sinir ağı modellerinin başarısız işletmeleri doğru tahmin etme güçlerinin ortalamasından hareketettiğimizde yapay sinir ağı modeli % 78.88 oranında doğru tahmin etmiştir. Bu oran doğrusal diskriminant modelinde % 78.87 ve lojistik regresyon modelinde % 51.13 olarak bulunmuştur. Buradan da görüldüğü üzere yapay sinir ağı modelinin başarısız işletmeleri tahmin başarısı diğer modellere göre yüksek çıkmıştır. Yapay sinir ağı modelinin genel tahmin gücü başarısızlık yılından geriye doğru gidildikçe azalmaktadır. Aynı durum lojistik regresyon modeli ve doğrusal diskriminant modeli için de geçerlidir. Buna göre modellerin hepsinde başarısızlık yılından geriye doğru gidildikçe genel doğru tahmin gücü düşmüştür. Modellerde kullanılan bağımsız değişken sayısı modellerin kullanım kolaylığını ortaya koyması açısından önemlidir. Doğrusal diskriminant modelleri ortalama dört değişken ile tahmini gerçekleştirirken, lojistik regresyon modelleri ortalama üç değişken ile tahmini gerçekleştirmiştir. Yapay sinir ağı teknolojisi ile katsayılara dayalı olarak bir tahmin modeli kurulamamıştır. Yıllar itibarı ile geliştirilen doğrusal diskriminant ve lojistik regresyon tahmin modellerinde kârlılık oram X2s (net kâr/toplam varlıklar) değişkeninin yer alması dikkat çekicidir. Bu sonuç kârlılık oranlarının finansal başarısızlığı tahmin etmede en önemli oran olduğunu göstermektedir. Bilginin ve bilgi teknolojisinin çok önemli olduğu günümüzde, dinamik bir yapıya sahip olan ekonomik birimler yapay sinir ağı ve diğer istatistiksel tekniklerden mümkün olduğu ölçüde yararlanmalı ve bu tekniklerin kullanımım kolaylaştırmak için gerekli çalışmalar yapılmalıdır. Bunun için önerimiz, bu tür çalışmaları yaparak ulaştığı sonuçları kamuya açıklayan bağımsız bir kuruluşun oluşturulmasıdır. Böylece karar alıcı birimlerin doğru karar almalarında bu kuruluşun yaptığı çalışmalar ve ulaştığı sonuçlar erken uyan konusunda önemli katkılar sağlayacaktır.

Abstract:
The objective of this study is to develop a model which would be operate as a rapid alert for the estimation of the companies' financial failure before 1, 2 and 3 years. As for the realisation this objective, the linear discriminant analyses, logistic regression analyses and the artificial neural networks analyses were made. By using these analyses, the models were set ensuring the estimation of financial failure before 1, 2 and 3 years. The definition of the financial failure and the importance of the estimation of the financial failure were mentioned in the first section of the study. The reasons behind the financial failure and the ways to prevent it were also stated in this section. The statistical models used for the estimation of the financial failure were examined in the second section. These models are single dimensional models, multi-dimensional models and the artificial neural network models that rarely used in practice. In this section, making use of artificial neural network models in the financial sector and its difference between the other models were mentioned as well. Then, some information was given concerning the studies done in Turkey on the estimation of financial failure. In the third section, a multi-dimension model application has been done aiming at the estimation of the financial failure of the companies traded on the İstanbul Stock Exchange. At the stage of setting the models, linear discriminant analyses, logistic regression analyses and artificial neural networks analyses were used. Estimation models were developed for the 1, 2 and 3 year before the failure respectively. After the evaluation of the models developed for these three years, a comparison was done between the results of the artificial neural networks model and the others. In the conclusion section, a general assessment and a comparison among artificial neural network, logistic regression and linear discriminant models were done. The results of this evaluation are as follows: The examinations on the general classification successes as for the three years period showed that the average correct classification rate of artificial neural networks model was 90.84 %, logistic regression model was 87.10 % and linear discriminant model was 79.10 %. In tins respect, artificial neural networks model has more correct classification than the other two models. Consequently, the artificial neural network model will be used as an instrument on the estimation of the financial failure by all relevant users.