Finansal başarısızlık tahmininde karınca kolonisi optimizasyon yaklaşımı: Borsa İstanbul’da bir araştırma
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul İmalat Sanayiinde işlem gören şirketlerin finansal başarısızlık tahmininde güvenilir bir model geliştirmektir. Bunun için Borsa İstanbul’da kayıtlı 100 üretim şirketinin 2005-2019 yılları arasında finansal tablolarından elde edilen 18 değişken analizde kullanılmıştır. Yaklaşım: Finansal başarısızlık tahmininde optimizasyon algoritmaları içinde yer alan karınca kolonisi algoritması tabanlı bir yaklaşım (antminer +) kullanılmıştır. Bulgular: Yapılan çalışma sonucunda finansal başarısızlık tahmininde en yüksek başarım oranına sahip kurallar tespit edilmiştir. Bazı değişkenlerin finansal başarısızlık riski ile doğrudan ilişkili olduğu belirlenmiştir. Ayrıca oluşturulan kuralların başarı oranlarının %82-%93 arasında olduğu belirlenmiş olup, ortalama başarı oranı ise%88 olarak tespit edilmiştir. Bu nedenle kullanılan algoritmanın literatüre göre geçerli olduğu tespit edilmiştir. Özgünlük: Literatürde finansal başarısızlığın tespiti için karınca koloni algoritmasının (AntMiner+) kullanıldığı az sayıda çalışma mevcuttur. Türkiye’de ise finansal başarısızlık tespitinde bu algoritmayla yapılan çalışma bulunmamaktadır.
Purpose: The purpose of this paper is to develop a reliable model to determine predicting financial distress of manufacturing companies in Borsa Istanbul. In order to achieve this purpose, 18 variables calculated from financial statements of 100 manufacturing companies quoted in Borsa Istanbul between 2005-2019 are used in the analysis. Approach: The ant colony algorithm-based approach (AntMiner+) is used in the optimization algorithm for predicting the financial distress. Findings: As a result of the paper, rules for financial distress with the highest success rate are determined. Some of the variables that are directly related to the risk of financial distress are determined. In addition, It has been determined that the success rate for the generated rules between 82%-93%, and the average success is 88%. Thus, the algorithm used during the analyses is found valid according to the literature. Originality: There are few studies in the literature that use the ant colony algorithm (AntMiner+) to detect financial failure. In Turkey, there are no studies in determining financial distress with this algorithm.
Purpose: The purpose of this paper is to develop a reliable model to determine predicting financial distress of manufacturing companies in Borsa Istanbul. In order to achieve this purpose, 18 variables calculated from financial statements of 100 manufacturing companies quoted in Borsa Istanbul between 2005-2019 are used in the analysis. Approach: The ant colony algorithm-based approach (AntMiner+) is used in the optimization algorithm for predicting the financial distress. Findings: As a result of the paper, rules for financial distress with the highest success rate are determined. Some of the variables that are directly related to the risk of financial distress are determined. In addition, It has been determined that the success rate for the generated rules between 82%-93%, and the average success is 88%. Thus, the algorithm used during the analyses is found valid according to the literature. Originality: There are few studies in the literature that use the ant colony algorithm (AntMiner+) to detect financial failure. In Turkey, there are no studies in determining financial distress with this algorithm.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Finansal Başarısızlık, Karınca Kolonisi, Borsa İstanbul, Financial Distress, Ant Colony, Borsa Istanbul
Kaynak
İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
20
Sayı
40
