TY  - JOUR
TT  - YAPAY SİNİR AĞI MODELİ YÖNTEMİYLE İŞLETME BAŞARISININ TAHMİN EDİLMESİ: 2008 KÜRESEL FİNANSAL KRİZ ÖRNEĞİ
AU  - Kuzu, Serdar
PY  - 2017
DA  - December
JF  - Siirt Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
PB  - Siirt University
WT  - DergiPark
SN  - 2147-8406
SP  - 676
EP  - 690
VL  - 5
IS  - 10
KW  - Finansal Kriz
KW  - Yapay Sinir Ağları Modeli
N2  - Bir işletmenin başarılı ya dabaşarısız olma durumunu işletmelerin kriz öncesi ve sonrası finansalgöstergelere bakarak ele almak mümkündür. İşletmelerin finansal durumu çeşitlifinansal göstergelere bakarak, işletmenin başarılı ya da başarısız olmaüzerinde tahmin etme yeteneği sağlamaktadır. Bu çalışma da işletmelerin 2008küresel finansal krizden, kriz öncesi işletmelerin temel mali tablolarda yerfinansal göstergelerine bakarak bu krizi nasıl atlattıkları bir diğer ifadeylebaşarılı atlatabilme durumlarına göre yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Çalışmada Borsa İstanbul da(BİST) İmalat sektörlerinde faaliyet gösteren çeşitli endüstri işletmelerininçeşitli finansal göstergeleri temel alarak yapay sinir ağları modelioluşturulmaya çalışılacaktır. Çalışma modelimizde girdi değerleri olarak 18adet finansal gösterge kullanılmış olup, modelde girdi değeler tanımlandıktansonra, 24 işletmeden oluşan örneklem 5 tanesi test verisi seçilmiş olup her birşirket için toplamda beş çeyrek dönem olmak üzere ayrı ayrı hesaplanmıştır.Kalan diğer işletmelerin finansal göstergeleri sistem üzerinden eğitilmesikararlaştırılmıştır. Sistem çıktısı olarak başarılı ya da başarısız durumunuifade eden çeşitli semboller kullanılmıştır. Yaptığımız çalışma sonucundaherhangi bir kriz anında, finansal göstergeler ele alınarak işletme başarısınıntahmin edilmesi hususunda Yapay Sinir Ağları modelinin finansal başarısızlığıtahmin etmede %71 ‘ e yakın oranda başarılı bir durum sergilediğigözlemlenmiştir
CR  - Aktaş, Ramazan , Doğanay, Mete ve Yıldız, Birol (2003), “Mali Başarısızlığın Öngörülmesi: İstatistiksel Yöntemler ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması” Ankara Üniversitesi SBB Dergisi, s.5.
CR  - Chen, Wei-Sen - DU, Yin-Kuan. (2009), “Using Neural Networks And Data Mining Techniques For The Financial Distress Prediction Model”, Expert Systems with Applications, p. 4075-4086
CR  - Cláudia Maria, De Almeida ve ,José Marinaldo Gleriani,(2005),  “Cellular Automata And Neural Networks As A Modelling Framework For The Simulation Of Urban Land Use Change” , Gleriani 2 Anais XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Goiânia, Brasil, INPE, p. 697- 3705
CR  - Eugene F. Brigham, Louis C. Gapenski ve Phillip R. Daves,(1999),” Intermediate Financial Management”, Sixth Edition, The Dryden Press, Orlando, p.395.
CR  - Fausett,L.(1994), “Fundamentals of Neural Networks”, Prentice Hall, USA, , p.3.
CR  - Kurtaran Çelik, Melike (2010), “Bankaların Finansal Başarısızlıklarının Geleneksel ve Yeni Yöntemlerle Öngörüsü”, Yönetim ve Ekonomi Dergisi, s. 129-143.
CR  - Smith K. A.,(2002),  “Neural Networks for Business: An Introduction, Neural Networks in Business: Techniques and Applications”, Idea Group Publishing, USA, p.4.
CR  - Stephen A. Ross, Randolph W. Westerfield ve Jeffrey Jaffe,(2012), “Corporate Finance”, Tenth Edition, Mc Graw Hill International Edition, New York, September 28, p.430.
CR  - Yaiza García Padrón at el,(2005) ,”Determinants Factors of Leverage – An Emirical Analysis of Spanish Corporations”, The Journal of Risk Finance, Vol.6, No.1, p.60-68.
UR  - https://dergipark.org.tr/en/pub/susbid/article/358687
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/391746
ER  -