İşletmelerde başarısızlığın tahmini, çok boyutlu model önerisi ve uygulaması

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 karlılık oram X2s değişkeninin yer alması dikkat çekicidir. Bu sonuç karlılık 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.