Altman Z-Skor Risk Raporunun Şirket Birleşmelerinde Neutrosophic Sayı Kümeleriyle Analizi Üzerine Çoklu Birleşme Uygulaması

Year 2024, Volume: 9 Issue: 2, 103 - 117, 30.08.2024

Maşuk Çetin , Emin Tenekeci

https://doi.org/10.46578/humder.1405398

Abstract

Edward Altman tarafından 1968 yılında tasarlanan Altman Z-Skor modeli, finansal risk analizi alanında oldukça yaygın bir şekilde kullanılan bir değerlendirme modelidir. Bu model, özellikle şirketlerin iflas riskini tahmin etmek ve finansal sağlamlıklarını değerlendirmek amacıyla finansal analistler ve yatırımcılar tarafından sıklıkla kullanılmaktadır. Altman Z-Skor modeli, belirli finansal göstergeleri dikkate alarak bir skor hesaplar ve bu skor, bir şirketin iflas riskini belirlemek için kullanılır.Bu manada alana büyük bir katkı yapacak nitelikte bir çalışma yapılarak Altman Z-Skoru nötrosofik sayılara uyarlanmıştır.
Bu çalışmada finansal risk analizinde kullanılan en yaygın modellerden olan Altman Z-skor modeli yapılan çalışma esas alınarak çoklu firmaların risk analizi bilgisayar programı yardımıyla yapılarak çalışmanın genelleştirilmesi adına kodlama yapılmıştır. Bu çalışmanın kaynak kodları paylaşılarak 3. kullanıcılar tarafından muhasebe bilgi sistmelerine entegre edilmesi amaçlanmaktadır.

Keywords

Z-Skor, Risk Analiz, Nötrosofik Sayılar, Analitik Prosedürler

References

• S. K. Hayes, K. A. Hodge, L. W. Hughes, A study of the efficacy of Altman’s Z to predict bankruptcy of specialty retail firms doing business in contemporary times. Economics & Business Journal: Inquiries & Perspectives, 3:1 (2010) 130-134.
• M. Karahan, M. A. Çoban, Muhasebe ve finans personellerinin denetime bakış açıları (Gaziantep)," International Journal of Social Humanities Sciences Research, 4:14 (2017) 1785-1793.
• M. A. Yüzbaşioğlu, M. Karahan, Muhasebe denetiminin Türk hukuk sistemindeki yerinin incelenmesi, Journal of Pure Social Sciences (Puresoc)-Pak Sosyal Bilimler Dergisi (Paksos). 2:3 (2021) 77-87.
• M. Şahin, A. Kargın, M. A. Çoban, Fixed point theorem for neutrosophic triplet partial metric space, Symmetry, 10:7 (2018) 240.
• S. Nayebyan, Isa 570 Going Concern: Implementatıon and Recommendations in Turkey, Marmara Universitesi (Turkey), 2019.
• J. A. Goguen, LA Zadeh. Fuzzy sets. Information and control, 8 (1965) 338–353.-LA Zadeh. Similarity relations and fuzzy orderings. Information sciences, 3 (1971), 177–200, The Journal of Symbolic Logic, 38:4 (1973) 656-657.
• A. De Luca, S. Termini, Entropy of L-fuzzy sets, Information and control, 24:1 (1974) 55-73.
• F. Smarandache, A unifying field in logics neutrosophy: Neutrosophic probability, set and logic, ed: American Research Press, Rehoboth, 1999.
• E. Altman, Revisiting the Z-Score and ZETA®, Predicting Financial Distress of Companies, 2:16 (2000).
• E. I. Altman, Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy, The journal of finance, 23:4 (1968) 589-609.
• F. Smarandache, Neutrosophic set is a generalization of intuitionistic fuzzy set, inconsistent intuitionistic fuzzy set (picture fuzzy set, ternary fuzzy set), pythagorean fuzzy set, spherical fuzzy set, and q-rung orthopair fuzzy set, while neutrosophication is a generalization of regret theory, grey system theory, and three-ways decision (revisited), Journal of New Theory, 29 (2019) 1-31.
• M. Karahan, M. A. Yüzbaşıoğlu, Estimating Re-Evaluation of the Risk Report Obtained Using the Altman Z-Score Model in Mergers with Neutrosophic Numbers, Neutrosophic Sets and Systems. 43 (2021) 54-60.
• N. Olgun, M. Şahin, A. Kargin, M. A. Çoban, Partial Normed Spaces, Reviews in Contemporary Mathematics, 1:1 (2017), 1-8.