- İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
- Vol: 21 Issue: 43
- İŞLETMELERİN SÜREKLİLİĞİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARININ KULLANIMI: TÜRKİYE ...
İŞLETMELERİN SÜREKLİLİĞİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARININ KULLANIMI: TÜRKİYE ÖRNEĞİ
Authors : Serkan Terzi
Pages : 111-132
Doi:10.46928/iticusbe.991788
View : 11 | Download : 3
Publication Date : 2022-06-15
Article Type : Research
Abstract :Amaç: Bu çalışmanın amacı, işletmelerin sürekliliğinin değerlendirilmesi amacıyla makine öğrenme algoritmalarının kullanımıdır. Bunun için Borsa İstanbul’da 2010-2019 yılları arasında kesintisiz işlem gören 136 şirketin verileri kullanılmıştır. Çalışmaya verilerine ulaşılamayan veya taksonomisi farklı şirketler dahil edilmemiştir. Yaklaşım: Çalışmada yapay sinir ağları, karar ağacı, destek vektör makineleri, rassal orman, k-en yakın komşular sınıflandırma, lojistik regresyon ve gaussian naive bayes algoritmaları kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan yapay sinir ağları ile destek vektör makineleri kara kutu olarak çalışmaktadır. Çalışmada kullanılan diğerler algoritmalar kural bazlıdır. Yöntemlerin uygulamasında sınıf dengeli 10 kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Bulgular: Yapılan analiz sonucunda karar ağacı ve rassal orman algoritmalarının genel başarı oranları %91,2 ve %91,1, Tip 1 hatası %7,1 ve %7,6, Tip 2 hatası ise %13,2 ve %12,2 olarak tespit edilmiştir. Ayrıca, süreklilik değerlendirmesinde aktif karlılık oranı, birikmiş karlar/toplam aktif oranı, finansal kaldıraç oranı, nakit akış tutarının toplam yükümlülük içindeki oranı ile cari oran önemli değişkenler olarak belirlenmiştir. Özgünlük: Literatürde işletmelerin sürekliliğinin değerlendirilmesine yönelik çok sayıda yöntem kullanılmıştır. Ancak son yıllarda makine öğrenmeleri ön plana çıkmaktadır. Türkiye’de ise işletmelerin sürekliliğinin değerlendirilmesinde makine algoritmalarıyla yapılan çalışma sayısı çok azdır. Bu çalışmada en çok kullanılan algoritmalar birlikte uygulanmıştır. Böylelikle en başarılı algoritmalar tespit edilmiştir.Keywords : Süreklilik, Makine Öğrenme Algoritmaları, Borsa İstanbul, Türkiye