Classification, a data mining technique, has been applied on the financial parameters used in the Altman Z-Score formulas for a certain number of selected firms in manufacturing industry. The Altman Z-Score is used to estimate a firm's financial difficulties. The Z-Score value shows whether the financial position of the firm is good, moderate or risky. In this study, KNN and Naive Bayes algorithms are used as classification methods. The Z-Score values of all firms are calculated and a certain number of data for all three types are selected and taught to the system as learning data. Algorithms are run on the financial parameters in the Z-Score formulas of companies not taught to the system. Over all data, The KNN and Naive Bayes algorithms achieve 84–88% and 75–86% success, respectively. This study, where data mining techniques are applied on a finance model and successful results are achieved, will contribute to the application of different technologies in many different analysis processes of the financial sector.
Ege University Scientific Research Projects Directorate
21759
This study is supported by Ege University Scientific Research Projects Directorate with the Project Number 21759.
Bu çalışmada veri madenciliği tekniklerinden biri olan sınıflandırma, imalat sanayi sektöründe hizmet veren belirli sayıda seçilmiş firmaların Altman Z-Skor formülünde kullanılan finans parametreleri üzerinde uygulanmıştır. Altman Z-Skor değeri bir firmanın finansal zorluklarla karşılaşma durumunun tahminlemesinde kullanılır. Z-Skor değeri, firmanın finansal durumunun iyi, orta veya riskli olup olmadığı hakkında yorum yapar. Bu makalede sınıflandırma yöntemi için KNN ve Naive Bayes algoritmaları kullanılmıştır. Bütün firmaların Z-Skor değerleri hesaplanmış ve her 3 tipten belirli sayıda veri seçilerek öğrenme verisi olarak sisteme öğretilmiştir. Algoritmalar sisteme öğretilmemiş firmaların Z-Skor formülündeki finans parametreleri üzerinde çalıştırılmıştır. Tüm veri üzerinde KNN algoritması yaklaşık %84-88, Naive Bayes algoritması ise %75-86 aralığında başarı ile sonuçlanmıştır. Veri madenciliği tekniklerinin bir finans modeli üzerinde uygulandığı ve başarılı sonuçların elde edildiği bu proje, farklı teknolojilerin finans sektörünün bir çok farklı analiz süreçlerinde uygulanmasına katkı sağlayacaktır.
21759
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Computer Software, Mathematical Sciences |
Journal Section | Matematik / Mathematics |
Authors | |
Project Number | 21759 |
Publication Date | December 15, 2020 |
Submission Date | March 12, 2020 |
Acceptance Date | July 4, 2020 |
Published in Issue | Year 2020 Volume: 10 Issue: 4 |