İMKB'YE KAYITLI ÇİMENTO İŞLETMELERİNİN FİNANSAL TABLOLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Çalışmada Çimento Sanayii'nde faaliyet gösteren ve İMKB'ye kayıtlı on işletmenin 2003-2005 yılları arasındaki mali tabloları kullanılarak bilanço ve gelir kalemleri arasındaki ilişki ve sektöre ait finansal karakteristikler bulanık mantık yaklaşımı ile modellenmiştir ve modellemede MATLAB 7.0 paket programının fuzzy logic modülü, Mamdani Yöntemi kullanılmıştır. Veri seti olarak işletmelerin 2003-2005 yıllarına ait Dönen Varlıklar, Duran Varlıklar, Kısa ve Uzun Vadeli Yabancı Kaynaklar ve Özkaynaklar'dan oluşan bilanço değerleri girdi değişkenleri, bunların karşılığı olan gelir tablolarındaki Net Satışlar ve Net Kârlılık değerleri ise çıktı değerleri kabul edilmiştir. Bulanık mantık yaklaşımı ile elde edilen tahmini veriler gerçek verilerle karşılaştırılmış ve çok iyi bir korelasyonla sonuçların yakın olduğu görülmüştür. Bunun yanında çalışmaya dahil edilmeyen ama aynı sektörde faaliyet gösteren üç işletmeye ait finansal girdiler modelde uygulanmış, modelde elde edilen tahmini çıktılar gerçek çıktılarla karşılaştırılmıştır

İMKB'YE KAYITLI ÇİMENTO İŞLETMELERİNİN FİNANSAL TABLOLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Çalışmada Çimento Sanayii'nde faaliyet gösteren ve İMKB'ye kayıtlı on işletmenin 2003-2005 yılları arasındaki mali tabloları kullanılarak bilanço ve gelir kalemleri arasındaki ilişki ve sektöre ait finansal karakteristikler bulanık mantık yaklaşımı ile modellenmiştir ve modellemede MATLAB 7.0 paket programının fuzzy logic modülü, Mamdani Yöntemi kullanılmıştır. Veri seti olarak işletmelerin 2003-2005 yıllarına ait Dönen Varlıklar, Duran Varlıklar, Kısa ve Uzun Vadeli Yabancı Kaynaklar ve Özkaynaklar'dan oluşan bilanço değerleri girdi değişkenleri, bunların karşılığı olan gelir tablolarındaki Net Satışlar ve Net Kârlılık değerleri ise çıktı değerleri kabul edilmiştir. Bulanık mantık yaklaşımı ile elde edilen tahmini veriler gerçek verilerle karşılaştırılmış ve çok iyi bir korelasyonla sonuçların yakın olduğu görülmüştür. Bunun yanında çalışmaya dahil edilmeyen ama aynı sektörde faaliyet gösteren üç işletmeye ait finansal girdiler modelde uygulanmış, modelde elde edilen tahmini çıktılar gerçek çıktılarla karşılaştırılmıştır
Keywords:

-,

___

AKGÜÇ, Ö. Mali Tablolar Analizi, Muhasebe Enstitüsü Yay n No: 64, 9. Bask , Avc ol Bas m Yay n, stanbul,1995.

AKDOKAN, Finansal Tablolar ve Mali Analiz Teknikleri, 4.Bask , Ankara,1992.

ARGUN, D.; B V, C.; DEM R, V., Mali Tablolar Analizi Uygulamalar$, SMMO Yay nlar No :62, stanbul,2006.

BISSWAL, A. K, ALAM, S. S.. “An additive fuzz programming model for multiobjective transportation problem”, Fuzzy Sets and Systems, 57, 1993,183–194.

ÇÖMLEKÇ , F.; SÖZB L R, H.; BEKTÖRE,S, Mali Tablolar Analizi, Gülen Ofset, Eski ehir,2006.

DEM R, F., GENÇOKLU,M., GÜLER,K.“Çelik Tel Takviyeli Betonlar n Gerilme-Vekil De3i tirme Davran çin Bir Bulan k Mant k Yakla m ”, 17. Türkiye n4aat Mühendisli5i Teknik Kongresi,2004.

DOURRA, H. “Investment using technical analysis and fuzzy logic”, Fuzzy Sets and Systems, 127 (2), 2002, pp221-240.

ELMAS,Ç., Bulan$k Mant$k Denetleyiciler, Seçkin yay nevi, Ankara,2003, ISBN 975 347 613 2.

HOQUE, Z., “Linking environmental uncertainty to non-financial performance measures and performance:a research note “,The British Accounting Review 37( 2), 2005, pp. 471–481

JANG, J.S.R., SUN,C.T. and MIZUTANI, E., Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Itelligence, Prentice Hall,1996.

LIA, R. P., MUKAIDONOB, M.,& TURKSENC, B, “A fuzzy neural network for pattern classification and feature selection”, Fuzzy Sets and Systems, V130, 2002, pp.101–108

LIN, C.T. and LEE, C.S.G., Neural Fuzzy Systems: A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems, Prentice Hall, 1996.

MAKSOUD A.A.; DUGDALE ,D.; LUTHER, R. “Non-financial performance measurement in manufacturing companies”, The British Accounting Review 37(1) ,2005, pp. 261–297.

MAMDANI E.H. ve ASSILIAN,S "An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller", Int. J. Man-Machine Studies 7, 975, pp.1-13.

MAMDANI, E.H. "Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant", Proc. Iee, 121(12),1974, pp1585-1588.

MAMDANI,E.H. "Advances in the linguistic synthesis of fuzzy controllers", Int.J. Man-Machine Studies, 8(2),1976, pp.669- 678.

SIMONELLI, M.R., “Fuzziness in valuing financial instruments by certainty equivalents”, European Journal of Operational Research , V135, 2002, pp.296–302

TUR, R; YARIMCI, A “A New Fuzzy Decision Support Method for Analysis of Economic Factors of Turkey’s Construction Industry”, Transact$ons On Eng$neer$ng, Comput$ng And Technology 7(1),2005, ( Issn 1305-5313)

YEN, L, and ZADEH, L.A., “Industrial Applications of Fuzzy Logic and Intelligent Systems”, IEEE,1995.

YEN, L., Fuzzy Logic: Intelligence, Control, and Info, Prentice Hall,1999.

ZADEH,L.A.“Fuzzy Sets”, Information and Control, 8(1), 1965, pp.338-352.

ZADEH, L.A."Fuzzy algorithms,"Info.&Ctl.,Vol.12,1968, pp. 94,102.

ZURADA, M, and ROBINSON E.L., “Computational Intelligence”, IEEE,1994. EKLER :

Vekil-3 : Dönen Varl klar çin Üyelik Fonksiyonu Olu turulmas

Vekil-4 : Duran Varl klar çin Üyelik Fonksiyonu Olu turulmas

Vekil-5 : K sa Vadeli Yabanc Kaynaklar çin Üyelik Fonksiyonu Olu turulmas

Vekil-6 : Uzun Vadeli Yabanc Kaynaklar çin Üyelik Fonksiyonu Olu turulmas

Vekil-7 : Özkaynak çin Üyelik Fonksiyonu Olu turulmas