Emin Sertaç ARI, Hakan ÖZKÖSE, M. Hanefi CALP, Ahmet DOĞAN

İstanbul Borsası'nda İşlem Gören Firmaların Finansal Performanslarının Kümeleme Analizi ile Değerlendirilmesi

Firmalar içinde bulundukları sektörlere göre birtakım faaliyetler gerçekleştirmektedir. Bu faaliyetlerinin dökümü olan finansal tablolar ise firmalara geçmiş faaliyet dönemi hakkında fikir vermekte, sonraki dönemler için atacağı adımları ve alacağı tedbirleri şekillendirmektedir. Gelişen bilişim teknolojileri kullanıcılarına çok büyük veriler üzerinde son derece önemli analizler yapma imkânı tanımaktadır. Bu analizler sayesinde firmalar mevcut duruma dair görüntüler elde etmekte, geleceğe dair senaryolar üretmekte ve gelecek projeksiyonlarını bu veriler ışığında şekillendirebilmektedirler. Bu çalışma kapsamında Borsa İstanbul (BİST)'da işlem gören 90 adet firmanın 2013 yılına ait finansal tabloları üzerinden çalışma kapsamında belirlenmiş olan finansal oranlarının hibrid bir veri madenciliği yöntemi olan İki Aşamalı Kümeleme Analizi yöntemi ile performanslarının incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında uygulanan üç farklı analizden ilk uygulamada 12 faktör ve 90 birimden oluşan matris iki aşamalı kümeleme analizine alınmış, sonuçta küme kalitesi orta derecede olan iki adet küme elde edilmiştir. İkinci uygulamada veri seti varyans analizine tabi tutularak faktörlerden birimler için istatistiksel olarak anlamlı farklılık arz etmeyen 5 faktör elenmiş, iki aşamalı kümeleme uygulaması elde kalan 7 faktör üzerinden yapılmıştır. Burada küme kalitesi oldukça yüksek olan yine iki küme elde edilmiştir. Üçüncü uygulamada ise daha önceki uygulamalarda eleman sayısı çok yüksek olan küme ayrıştırmak istenmiş, sonuçta 3 kümeli ancak kalitesi biraz daha düşük bir sonuç elde edilmiştir.

Interpretation of the Financıal Performances of the Listed Firms on İstanbul Stock Exchange with Clustering Analysis

Firms have some activities within their industries. The financial tables which represent the inventories of these activities provide insight about their operating cycles, shape their actions and precautions to be taken. Developing information technologies enable the users make important analyses on huge amount of data. By means of these analyses; namely data mining; firms have the opportunity to see their current situations, to produce future scenarios and to shape their projections in consideration of these data. With this study it is aimed to research the performances of selected 90 firms that are traded at İstanbul Stock Exchange with two step clustering analysis which is a hybrid data mining technique, over the financial ratios determined on their financial tables of 2013 operating cycle. Among the three analyzes applied within the study, by the first one a matrix with 12 factors and 90 units was analyzed and two clusters were generated with medium quality. By the second analyze, the data set was put to variance analyze to eliminate the factors which are statistically not different. In the end, the two step clustering analysis was applied over the remaining 7 factors and again two clusters were generated with relatively high cluster quality. By the third analyze the huge cluster at the former analyze was tried to be separated and three clusters were generated with a lower cluster quality

PDF

___

[1] Internet: Muhasebe Türk - Neden Halka Arz? (2007), http://muhasebeturk.org/borsa-piyasa-finans-menkul-kiymetlerimkb/429-temel-borsa-bilgileri/1026-neden-halka-arz-edilir.html, 8.2.2014.
[2] A. Damodaran, Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. New York: Wiley, 2012.
[3] E. Birgili & M. Düzer, "Finansal Analizde Kullanılan Oranlar ve Firma Değeri İlişkisi: İMKB'de Bir Uygulama", Muhasebe ve Finansman Dergisi, (46), 74-83, 2010 Nisan.
[4] K. Chen & T. Shimerda, "An Empirical Analysis of Useful Financial Ratios", Financial Management, 10(1), 51-60, 1981.
[5] İ. Türker, Türkiye'de Uluslararası Finansal Raporlama Standartları (UFRS) Paralelinde Yapılan Düzenlemelerin Finansal Tablo Kullanıcıları Üzerindeki Muhtemel Etkileri, Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2009. [6] U. Mısırlıoğlu,"İşletmelerde Finansal Performans Raporlaması",Mali Çözüm, 16(75), 2006.
[7] Ö. Akgüç, Mali Tablolar Analizi, İstanbul: Arayış Yayıncılık, 2006.
[8] S. Besley & E. Brigham, Essentials of Managerial Finance, United States of America: Thomson Southwestern Corporation, 2007.
[9] F. Çömlekçi, M. Yılancı, N. Erdoğan, S. Önce, S. Selimoğlu, E. Kaya, Muhasebe Denetimi ve Mali Analiz, Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Açık öğretim Yayınları, 2004.
[10] S. Siddiqui & A. Siddiqui, Managerial Economics and Financial Analysis,India: New Age International Publishers, 2005.
[11] Ö. Usta, İşletme Finansı ve Finansal Yönetim, Ankara: Detay Yayıncılık, 2008.
[12] Ş. Kalaycı, SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Ankara: Asil Yayın Dağıtım, 2010.
[13] D. Cengiz & F. Öztürk, "Türkiye'de İllerin Eğitim Düzeylerine Göre Kümeleme Analizi İle İncelenmesi" Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(1), 69-84, 2012 Haziran.
[14] R. Johnson & D. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, New Jersey: Prentice-Hall, 2002
[15] M. Anderberg, Cluster Analysis for Applications, New York: Academic Press, 1973.
[16] Ç. Taşkın & G. G. Emel, "Clustering Approaches in Data Mining and an Application with Kohonen Networks in Retailing Sector", Suleyman Demirel University the Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences, 15(3), 395-409, 2010.
[17] S. Savaş & N. Topaloğlu, Veri Madenciliği Yöntemi ile GSM Şebekelerinin Performans Analizi, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 26(4), 741-751, 2011.
[18] Jiang M. F., S.S. Tseng, C.M. Su, Two Phase Clustering Process for Outliers Detection, Pattern Recognition Letters, 22, 691-700, 2001.
[19] Choi W., P. Shah, S.K. Das, A Framework for Energy-Saving Data Gathering Using Two-Phase Clustering in Wireless Sensor Networks, Proceedings of the First Annual International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Networking and Services (MobiQuitous'04), 2004.
[20] Fasanghari, M., F.N. Eslami, M. Naghavi, IT Governance Standard Selection Based on Two Phase Clustering Method, Fourth International Conference on Networked Computing and Advanced Information Management, 2008.
[21] Namvar, M., M.R. Gholamian, S.K. Abi, A Two Phase Clustering Method for Intelligent Customer Segmentation, 2010 International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation, 2010.
[22] Tang, Jung, Chinese Event Identification and Tracking Using Two Phase Clustering Algorithm, Journal of Convergence Information Technology, 6(3), 283-289, 2011.
[23] Y. T. Kaya, Türk Bankacılık Sektöründe CAMELS Analizi, Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, Türkiye, 2001.