Ekonomik kriz döneminde firma başarısı tahmini: yapay sinir ağları tabanlı bir yaklaşım
Bu çalışmanın amacı, ekonomik kriz dönemlerinde firma başarısının tahmin edilebilmesi için yapay sinir ağları (YSA) tabanlı bir yöntem önerisi sunmaktır. Yazında firmaların kriz dönemlerini başarı ile atlatabilmeleri konusunda çok sayıda çalışma yer almaktadır. Başarı veya başarısızlık yorumu, firmaların kriz dönemlerinden önce sahip oldukları finansal göstergeler temel alınarak yapılabilir, bu göstergeler aynı zamanda firma başarısı üzerine tahmin yapmayı sağlar. Bu çalışmada, 2001 yılında Türkiye’de meydana gelen ekonomik krizden önceki yıl içerisinde firmaların sahip oldukları finansal göstergeler üzerinden, bu süreci başarı ile atlatabilmiş olma durumuna göre bir YSA modeli geliştirilmiştir. Çalışmamızda, kalkınmada öncelikli sektör olması nedeniyle imalat firmalarından oluşturulan türdeş bir veri seti ile prototip bir model önerisi tasarlanmıştır.
Company success estimation during economic crisis: an artificial neural network based approach
The purpose of this paper is to present an artificial neural network (ANN) based method for the estimation of company success during economic crisis periods. There are a number of studies about recovering the crisis successfully by companies. Success or failure interpretation can be made upon financial indicators of companies for the period before the crisis. These indicators also provide estimation about the success of the companies. In this study, an ANN model is proposed estimating the success of companies after crisis period by means of financial indicators of the companies for the year before 2001 economic crisis of Turkey. A prototype model is designed with regards to homogeneous data set retrieved from the companies facilitating in manufacturing sector.
___
- 1. Aktan, C.C., Şen, H. 2002. “Ekonomik Kriz : Nedenler ve Çözüm Önerileri,” Yeni Türkiye Dergisi, 1, 1–9.
- 2. Berg, A., Catherine, P. 1999. “Predicting Currency Crises: The Indicators Approach and An Alternative,” Journal of International Money and Finance, 18 (4), 561–586.
- 3. Bodyanskiy, Y., Popov, S. 2006. “Neural Network Approach to Forecasting of Quasiperiodic Financial Time Series,” European Journal of Operational Research, 175, 1357–1366.
- 4. Çelebi, D., Bayraktar, D. 2008. “An Integrated Neural Network and Data Envelopment Analysis for Supplier Evaluation Under Incomplete Information,” Expert Systems with Applications, 35, 1698–1710.
- 5. Delice, G. 2003. “Finansal Krizler: Teorik ve Tarihsel Bir Perspektif,” Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20, 57–81.
- 6. Demirtaş, E.A., Anagün, A.S., Köksal, G. 2008. “Mutfak Armatürü Tasarımının Kullanıcıların Görsel Algılarına Göre Lojistik Regresyon Yoluyla Belirlenmesi,” Endüstri Mühendisliği Dergisi, 19(2), 17–31.
- 7. El-Bouri, A., Balakrishnan, S., Popplewell, N. 2000. “Sequencing Jobs on A Single Machine: A Neural Network Approach,” European Journal of Operational Research, 126, 474–490.
- 8. Elmas, Ç. 2007. Yapay Zekâ Uygulamaları, Seçkin Yayıncılık, Ankara.
- 9. Erdönmez, P.A. 2003. “Türkiye’de 2001 Yılındaki Mali Kriz Sonrasında Kurumsal Sektörde Yeniden Yapılandırma,” Bankacılar Dergisi, 47, 38–55.
- 10. Gerni, C., Emsen, Ö. S., Değer, M.K. 2005. “Erken Uyarı Sistemleri Yoluyla Türkiye’deki Ekonomik Krizlerin Analizi,” Ekonometri ve İstatistik, 2, 11–29.
- 11. Göktepe, A.B., Ağar, E., Lav, A.H., 2005. “Mekanik Özelliklerin Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Geri- Hesaplanması,” İTÜ Dergisi/Mühendislik, 2, 31–42.
- 12. Gujarati, D. N., 1995., Basic Econometrics, 3. Baskı, McGraw-Hill, New York.
- 13. Gunay, E.N., Ozkan, M. 2007. “Prediction Of Bank Failures In Emerging Financial Markets: An ANN Approach,” The Journal of Risk Finance, 8 (5), 465–480.
- 14. Isik, I., Hassan, M.K. 2003. “Financial Disruption And Bank Productivity: The 1994 Experience Of Turkish Banks,” The Quarterly Review of Economics and Finance, 43, 291–320.
- 15. Kaminsky, L. G. 2006. “Currency Crises: Are They All Same?” Journal of International Money and Finance, 25, 503–527.
- 16. Karaçor, Z., Alptekin, V. 2006. “Finansal Krizlerin Önceden Tahmin Yoluyla Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği,” Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 13(2), 237–256.
- 17. NeuroSolutions: Premier Neural Network Development Environment, http://www.neurosolutions.com/.
- 18. Obstfeld, M. 1996. “Models Of Currency Crises with Self-Fulfilling Features,” European Economic Review, 40, 1037–1047.
- 19. Okumus, F., Karamustafa, K. 2005. “Impact Of An Economic Crisis Evidence From Turkey,” Annals Of Tourism Research, 32(4), 942–961.
- 20. Özerol, H. 2002. Finansçı Olmayanlar İçin Finans, 2. Baskı, Academyplus Yayınevi, İstanbul.
- 21. Taymaz, E., Suiçmez, H. 2005. “Türkiye’de Verimlilik, Büyüme ve Kriz, Türkiye Ekonomi Kurumu,” Tartışma Metni 2005/4, http://www.tek.org.tr. Son erişim tarihi: 15 Şubat 2009.
- 22. TÜİK 2006. 1996 – 2005 Türkiye Sanayi Sektörü Büyüme Oranı (% GSYH büyümesi), http://www.tuik.gov.tr. Son erişim tarihi: 2 Şubat 2008.
- 23. Uğur, A., Kınacı, A.C. 2006. “Yapay Zekâ Teknikleri ve Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Web Sayfalarının Sınıflandırılması,” XI. Türkiye’de Internet Konferansı, Ankara, 1–4.
- 24. Uğurlu, M., Aksoy, H. 2006. “Prediction of Corporate Financial Distress in an Emerging Market: The Case of Turkey,” Cross Cultural Management: An International Journal, 13(4), 277–295.
- 25. Ural, M. 2003. “Finansal Krizler ve Türkiye,” Dokuz Eylül Üniversitesi İ.İ.B.F.Dergisi, 18(1), 11–28.
- ISSN: 1300-3410
- Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
- Başlangıç: 1989
- Yayıncı: TMMOB MAKİNA MÜHENDİSLERİ ODASI
Sayıdaki Diğer Makaleler
Bir otomotiv firması için araç sevkiyatı ve dağıtım merkezi yer seçimi problemi
Murat KÖKSALAN, Derya DEMİRTAŞ, Seçil SAVAŞANERİL, Ruken DÜZGÜN, Betül DİLAN, Aras BARUTÇUOĞLU
Ekonomik kriz döneminde firma başarısı tahmini: yapay sinir ağları tabanlı bir yaklaşım
Yeliz EKİNCİ, Demet BAYRAKTAR, Dilay ÇELEBİ, Gül T. TEMUR
Predicting the financial success of hollywood movies using an information fusion approach