BIST-Teknoloji Endeksinde İşlem Gören Firmaların Nakit Akışlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahminlenmesi

Year 2025, Volume: 18 Issue: 2, 381 - 398, 11.08.2025

Serpil Çelik , Haluk Bengü , Hüseyin Nazmi Kartal Demirgüneş

https://doi.org/10.29067/muvu.1639976

Abstract

Firmaların günlük faaliyetlerini sürdürebilmesi, yatırım fırsatlarını değerlendirebilmesi ve finansman sağlama imkanlarını artırabilmesi, likidite yeterliliğinin sağlanması ile yakından ilişkilidir. Yatırımcılar ve hissedarlar gibi paydaşlar, firmanın mali durumunu değerlendirirken likidite düzeyine de odaklanmaktadır. Bu nedenle, nakit akışlarının etkili bir şekilde yönetilebilmesi için gelecekteki nakit akışlarının doğru bir şekilde tahmin edilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, 2016-2021 döneminde hisse senetleri BIST Teknoloji Endeksi’nde işlem gören 19 adet firmanın nakit akışlarının yapay sinir ağları yöntemi ile tahminlemesini yapmaktır. Araştırma modeline dahil edilen değişkenler; firmanın faaliyetlerinden kaynaklanan nakit akışları, yatırım faaliyetlerinden kaynaklanan nakit akışları ve finansman faaliyetlerden kaynaklanan nakit akışları ile nakit ve nakit benzeri varlıkları, ticari alacakları, stokları, kısa vadeli yabancı kaynakları, özkaynakları, satışları, faaliyet giderleri, vergileri, dönem net kâr/zarar toplamları ve toplam varlıklar kalemleridir. Bu değişkenlere ilişkin veriler ileri beslemeli yapay sinir ağları tahminleme modeli ile test edilmiştir. Araştırma sonucunda R^2 değeri 0.9932 olarak tespit edilmiştir. Bu değer araştırma modelinin gerçek değerlerin %99.32'sini doğru bir şekilde tahminlediğini ifade etmektedir. Araştırma sonucunda yapay sinir ağlarının firmaların nakit akış tahminlemesinde yüksek bir tahminleme gücüne sahip olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Nakit Akışı, Tahminleme, Makine Öğrenmesi, Yapay Sinir Ağı, BIST Teknoloji Firmaları

Cash Flows Forecasting of BIST-Technology Listed Firms with Artificial Neural Networks

Abstract

The ability of firms to continue their daily activities, to evaluate investment opportunities and to increase their financing opportunities is closely related to ensuring liquidity adequacy. Stakeholders such as investors and shareholders mostly focus on liquidity while assessing the financial condition of the firm. Therefore, it is crucial to forecast accurately the future cash flows of firms to manage cash flows effectively. The aim of this study is to make cash flow forecasts of 19 BIST-Technology Index listed firms for the period 2016-2021 by using the artificial neural networks method. The variables included in the research model are firms’ cash flows from operating activities, cash flows from investing activities, cash flows from financing activities, cash and cash equivalents, trade receivables, inventories, short-term liabilities, shareholders’ equity, sales, operating expenses, tax, net profit/loss for the period and total assets. The data is tested by the feed-forward artificial neural networks forecasting model. The empirical findings indicate that the R2 value is as 0.9932. This value indicates that the research model accurately predicts 99.32% of the actual values. The concluding results of the study imply that artificial neural networks have a high forecasting power in cash flow forecasting of firms in subject.

Keywords

Cash Flow, Forecasting, Machine Learning, Artificial Neural Network, BIST Technology Firms

References

• Ali, M. M. and Ali, K. M. (2021). Using a cash flow model to predict future cash flow from historical cash flow: A Malaysian perspective. Academy of Accounting and Financial Studies Journal, 25(5), 1-11.
• Ashour, M. (2019). Cash flow forecasting using probabilistic neural networks. Journal of Arab American University, 5(1), 1-14.
• Ataseven, B. (2013). Yapay sinir ağları ile öngörü modellemesi. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Öneri Dergisi, 10(39), 101-115.
• Bardak, S., Ersen, N., Polat, K. ve Akyüz, K. C. (2024). Makine öğrenmesi yöntemleri ile hisse senedi fiyat tahmini: kâğıt firması örneği. Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 25(2), 47-58.
• Can, R. (2023). Forecasting Turkey and BRICS Country Indices by machine learning. VII Congress of International Applied Social Sciences C-iasoS.
• Çelik, Ş. (Ed.). (2020). Veri madenciliği yöntemleri: Tarım alanında uygulamaları. İnik, O. ve Yavuz, S. Topraklarda bazı maddelerin CaCO3’eolan etkisinin yapay sinir ağları ile incelenmesi. Rating Academy.
• Clarence, N. W. T. (1997). An artificial neural networks primer with financial applications examples in financial distress predictions and foreign exchange hybrid trading system. Bond University, Australia.
• Dadteev, K., Shchukin, B. and Nemeshaev, S. (2020). Using artificial intelligence technologies to predict cash flow. Procedia Computer Science, 169, 264-268.
• Detienne, K. B., Detienne, D. H. and Joshi, S. A. (2003). Neural networks as statistical tools for business researchers. Organizational Research Methods, 6(2), 236-265.
• Elmas, Ç. (2003). Yapay sinir ağları (Kuram, Mimari, Eğitim, Uygulama). Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Faricha, A., Ulyah, S. M., Susanti, R., Mardhiana, H., Nanda, M. A., Rahmayanti, I. A. and Andreas, C. (2022). Comparison study of transfer function and artificial neural network for cash flow analysis at Bank Rakyat Indonesia. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 12(6), 6635-6644.
• Geman, S., Bienenstock, E. and Doursat, R. (1992). Neural networks and the bias/variance dilemma. Neural Computation, 4(1), 1-58.
• Güneri Tosunoğlu, N. ve Keskin Benli, Y. (2014). Avrupa Birliği üyesi ülkelerin Morgan Stanley Capital International endekslerinin değerlendirilmesi ve yapay sinir ağları ile öngörüsü. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(2), 72-87.
• Gupta, R. and Gupta, P. C. (2022). Implementation of cognitive radio networks for optimum spectrum utilization through feed forward backpropagation artificial neural network. Materials Today: Proceedings, 66(8), 3563–3571. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2022.07.015.
• Hajizadeh, E., Seifi, A., Zarandi, M. F. ve Turksen, I. B. (2012). S&P 500 Endeksi getirisinin oynaklığını tahmin etmek için hibrit bir modelleme yaklaşımı. Uygulamalı Uzman Sistemler, 39(1), 431-436.
• Haykin, S. (2009). Neural Networks and Learning Machines. 3rd ed. Prentice Hall.
• Kayahan Karagül, A. (2020). Yapay sinir ağları ile BIST-100 endeks değerinin tahmin edilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 497-509.
• Kim, H. Y. (2003). Financial time series forecasting using support vector machines. Neurocomputing, 55(1), 307-319.
• Masters, T. (1993). Practical Neural Network Recipes in C++. Academic Press.
• Namazi, M., Shokrolahı, A. and Maharluie, S. M. (2016). Detecting and ranking cash flow risk factors via artificial neural networks technique. Journal of Business Research, 69(5), 1801-1806. ISSN 0148-2963
• Öğücü, M.O. (2006). Yapay Sinir Ağları ile Sistem Tanıma. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Okkan, U., Serbeş, Z. A. ve Gedik, N. (2018). MATLAB ile Levenberg-Marquardt algoritması tabanlı YSA uygulaması: Aylık yağış-akış modellemesi. DÜMF Mühendislik Dergisi, 9(1), 351–362.
• Olden, J. D. and Jackson, D. A. (2002). Illuminating the “black box”: a randomization approach for understanding variable contributions in artificial neural networks. Ecological Modelling, 154(1-2), 135-150.
• Olson, D. and Mossman, C. (2003). Neural network forecasts of Canadian stock returns using accounting ratios. International Journal of Forecasting, 19(3), 453-465.
• Özer, A., Sarı, S. S. Ve Başakın, E. E. (2018). Bulanık mantık ve yapay sinir ağları ile borsa endeks tahmini: gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler örneği. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(1), 99-124.
• Öztemel, E. (2006). Yapay Sinir Ağları. İstanbul: Papatya Yayıncılık.
• Öztürk, K. ve Şahin, M. E. (2018). Yapay sinir ağları ve yapay zekâya genel bir bakış. Takvim-ı Vekayi, 6(2), 25-36.
• Piramuthu, S. (1999). Financial credit-risk evaluation with neural and neurofuzzy systems. European Journal of Operational Research, 112(2), 310-321.
• Saatçioğlu, D. ve Özçakar, N. (2016). Yapay sinir ağları yöntemi ile aralıklı talep tahmini. Beykoz Akademi Dergisi, 4(1), 1-32.
• Şahin, S. (2024). Finans sektöründe yapay zekâ, makine öğrenmesi ve büyük veri kullanımı: fırsatlar, zorluklar ve politika yapıcılar için çıkarımlar. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(4), 364-381.
• Şen, Z. (2004). Yapay Sinir Ağları İlkeleri. İstanbul: Su Vakfı Yayınları.
• Sharda, R. and Patil, R. B. (1992). Neural networks as forecasting experts: an empirical test. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2, 491-494.
• Šuleř, P. (2016). Cash management of a company using neural networks. Littera Scripta, 9(3), 125-140.
• Süsler, B. (2022). Finansal başarısızlığın yapay sinir ağları ve çok değişkenli istatistiksel analiz teknikleri ile tahmin edilmesi: Borsa İstanbul’da bir uygulama. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Talebi, B., Abdi, R., Hajiha, Z. and Rezaei, N. (2022). The evaluation of the capability of the regression and neural network models in predicting future cash flows. Advances in Mathematical Finance and Applications, 7(2), 327–343.
• Tam, K. Y. and Kiang, M. Y. (1992). Managerial applications of neural networks: the case of bank failure predictions. Management Science, 38(7), 926-947.
• Tian, S., Arshad, N. I., Toghraie, D., Eftekhari, S. A. and Hekmatifar, M. (2021). Using perceptron feed-forward Artificial Neural Network (ANN) for predicting the thermal conductivity of graphene oxide-Al2O3/water-ethylene glycol hybrid nanofluid. Case Studies in Thermal Engineering, 26, 101055.
• Ulusoy, T. (2015). İMKB endeks öngörüsü için ileri beslemeli ağ mimarisine sahip yapay sinir ağı modellemesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 3(5).
• Urgan, N. N. ve Tamgöz, M. (2020). Yapay sinir ağları ile aktif kullanıcı sayısı tahmin üzerine bir uygulama. European Journal of Engineering and Applied Sciences, 3(2), 8-14.
• Vellido, A., Lisboa, P. J. and Vaughan, J. (1999). Neural networks in business: a survey of applications (1992-1998). Expert Systems with Applications, 17(1), 51-70.
• Weytjens, H., Lohmann, E. and Kleinsteuber, M. (2019). Cash flow prediction: MLP and LSTM compared to ARIMA and Prophet. Electronic Commerce Research, 1-21.
• Yavuz, S. ve Deveci, M. (2015). İstatiksel normalizasyon tekniklerinin yapay sinir ağın performansına etkisi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (40), 167-187.
• Yazıcı, A. C., Öğüş, E., Ankaralı, S., Canan, S., Ankaralı, H. ve Akkuş, Z. (2007). Yapay sinir ağlarına genel bakış. Türkiye Klinikleri Tıp Bilimleri Dergisi, 27(1), 65-71.
• Yıldız, B. and Yalama, A. (2010). Döviz kuru tahmininde yapay sinir ağları ve zaman serisi modellerinin karşılaştırılması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2), 131-144.
• Yıldız, B. ve Yezegel, A. (2010). Fundamental analysis with artificial neural network. The International Journal of Business and Finance Research, 4 (1), 149-157.
• Yılmaz, C. ve Cavlak, H. (2020). Nakit akış yapısı-işletme yaşam döngüsü ile finansal sıkıntının birlikte değerlendirilmesi: BIST Sürdürülebilirlik Endeksi’nde bir araştırma. Journal of Yaşar University, 15(60), 806-832.
• Yürük, F. (2021). Yapay sinir ağları ile hisse senedi fiyat tahmin modeli: Türk Hava Yolları uygulaması. Journal of Aviation, 5(2): 282-289.
• Zhang, G., Eddy Patuwo, B. and Hu, M. Y. (1998). Forecasting with artificial neural networks: the state of the art. International Journal of Forecasting, 14(1), 35-62.
• Zhu, L., Yan, M. ve Bai, L. (2022). Prediction of enterprise free cashflow based on a backpropagation neural network model of the improved genetic algorithm. Information, 13, 172.