Diskriminant analizi ve C5.0 algoritması ile finansal başarısızlığın tahmini: BİST Kobi Sanayi Endeksi’ndeki işletmeler örneği

Bu makalede Diskriminant Analizi ve C5.0 Karar Ağacı Algoritması kullanılarak veri seti kapsamındaki işletmeler için finansal başarısızlık risk modeli geliştirilmesine çalışılmıştır. Çalışma kapsamına Türkiye’de KOBİ ölçeğinde faaliyet gösteren sanayi işletmeleri dahil edilmiştir. Finansal başarısızlık kriteri olarak, “işletmenin üst üste iki ve/veya daha fazla yıl mali dönemi zararla kapamış olması” esas alınmıştır. Bu kritere göre, BİST’e kayıtlı olup KOBİ Sanayi endeksinde yer alan işletmeler arasından 20 finansal başarılı ve 20 finansal başarısız işletme seçilmiştir. Seçilen işletmelerin 2014-2020 yılları arasındaki finansal verileri/oranları kullanılmıştır. Verilere diskriminant analizi ve C5.0 karar ağacı algoritması uygulanmıştır. Çalışma sonucunda diskriminant analizi için geliştirilen modelin test seti doğruluk oranı %85,7; C5.0 algoritması için ise bu oran %100 olarak bulunmuştur. Diskriminant analizinde finansal başarısızlığın belirlenmesine pozitif katkı sağlayan değişkenlerin aktif devir hızı ve brüt kâr marjı olduğu; negatif katkı sağlayan değişkenlerin ise firmaların yaşı ile finansal kaldıraç oranı olduğu tespit edilmiştir. C5.0 karar ağacı algoritmasında brüt kâr marjı düşük, finansal giderlerin satışlar içindeki payı ve kaldıraç derecesi yüksek olan firmaların finansal başarısız oldukları anlaşılmıştır. Aynı şekilde, brüt kâr marjı yüksek, finansal giderlerin satışlar içindeki payı ve kaldıraç derecesi düşük olan firmaların finansal başarılı oldukları görülmüştür.

This article aims to develop a financial failure risk model for businesses within the scope of the data set by using Discriminant Analysis and C5.0 Decision Tree Algorithm techniques. Industrial enterprises operating at the SME scale in Turkey were included in the scope of the study. The financial failure criterion is defined as “the company has closed the financial period with a loss for two and/or more years in a row”. According to this criterion, 20 financially successful and 20 financially unsuccessful enterprises were selected from those registered in BIST and included in the SME industry index. The financial data/rates of the selected businesses between the years 2014-2020 were used. Discriminant analysis and the C5.0 decision tree algorithm were applied to the data. As a result of the study, the test set accuracy rate of the model developed for discriminant analysis was 85.7%; for the C5.0 algorithm, this rate was 100%. In discriminant analysis, it was determined that the variables that contribute positively to the determination of financial failure are the active turnover rate and gross profit margin; the variables that contribute negatively are the age of the firms and the financial leverage ratio. In the C5.0 decision tree algorithm, it is understood that the companies with low gross profit margin, the share of financial expenses in sales, and high leverage are financially unsuccessful. In the same way, firms with a high gross margin, a share of financial expenses in sales, and a low degree of leverage were found to be financially successful.