Buradasınız

FĐNANSAL BASARISIZLIĞIN TAHMĐN EDĐLMESĐNDE YAPAY SĐNĐR AĞININ KULLANILMASI VE ĐSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI’NDA UYGULAMASI

USAGE OF THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK IN THE PREDICTION OF FINANCIAL FAILURE AND APPLICATION IN ISTANBUL STOCK EXCHANGE
Abstract (2. Language): 
The need for the efficient use of a country’s resources has, in many countries, increased the attention given to the studies of performance evaluation and pre-determination of financial failures. This study seeks to develop a model, that is able to predict which enterprises will fail one, two and three years into the future. Herein we compare the artificial neural network technology to the logistic regression model, the classification methodology typically used in finance. We find that for our sample of Turkish firms, the artificial neural network technology provides a higher proportion of correct financial failure classifications than does the logistic regression model.
Abstract (Original Language): 
Bir ülkenin kaynaklarının etkin kullanılmasına duyulan gereksinim, birçok ülkede, performans değerlendirme ve mali basarısızlıkların önceden tespit edilmesine iliskin arastırmalara verilen önemi artırmıstır. Bu çalısma, hangi isletmelerin basarısızlığa uğrayacağının bir, iki ve üç yıl öncesinden tahmin edilebilmesini sağlayan bir model gelistirmeyi amaçlamaktadır. Bu çalısmada, yapay sinir ağı teknolojisiyle, finansmanda yaygın olarak kullanılan bir sınıflandırma metodolojisi olan lojistik regresyon modelini karsılastırmaktayız. Türk firmaları için yapılan örnek uygulamada, yapay sinir ağı teknolojisinin sağladığı doğru mali basarısızlık sınıflandırması, lojistik regresyon modelinin sağladığından daha yüksek bir orandadır.