Avrupa futbol kulüplerinin finansal performans tahmini: Makine öğrenme model tasarımları

Profesyonel futbol kulüplerinin sürdürülebilir mali yapılar oluşturabilmeleri, yalnızca sportif başarıyla değil, aynı zamanda etkin finansal yönetimle de doğrudan ilişkilidir. Bu yönüyle değerlendirildiğinde, kulüplerin finansal performanslarının doğru şekilde analiz edilmesi ve geleceğe yönelik öngörülerin oluşturulması hem yönetsel karar alma süreçleri hem de dışsal finansal düzenlemelere uyum açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, Avrupa'nın üst düzey futbol liglerinde faaliyet gösteren 26 profesyonel futbol kulübüne ait 1996-2022 yılları arasındaki finansal verileri kullanılarak, kulüplerin finansal performanslarının tahmin edilebilirliği araştırılmıştır. Bu durum göz önüne alındığında, özkaynak kârlılığı (ROE) ve varlık kârlılığı (ROA) olmak üzere iki temel performans göstergesi, 19 farklı finansal oran yardımıyla öngörülmeye çalışılmıştır. Araştırmada hem istatistiksel hem de makine öğrenmesine dayalı toplam 10 farklı regresyon algoritması uygulanmış ve modellerin tahmin başarımları MAE, RMSE, R² gibi çeşitli istatistiksel ölçütler aracılığıyla karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, finansal oranların zaman içinde yapısal değişkenlik gösterdiği ve doğrusal olmayan ilişkiler içerdiğini doğrulamış; analizler sonucunda, Additive Model Tree (AMT), SMOreg ve Gaussian Process gibi doğrusal olmayan modellerin ROE ve ROA tahmininde daha başarılı performans sergilediği görülmüştür. Buna karşılık, Elastic Net, Pace Regression ve Linear Regression gibi doğrusal modeller, özellikle karmaşık finansal yapılar karşısında sınırlı kalmış ve görece düşük tahmin başarısı göstermiştir. Bu sonuçlar, futbol kulüplerinin finansal performans analizinde doğrusal olmayan makine öğrenimi tekniklerinin önemini ve etkinliğini ortaya koymaktadır. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesi tabanlı modellerin, futbol kulüplerinin finansal analizinde geleneksel yöntemlerin ötesine geçilerek etkili biçimde kullanılabileceğini göstermektedir. Ayrıca, kulüplerin finansal risklerinin erken teşhisi ve stratejik karar destek mekanizmalarının geliştirilmesi açısından bu tür modellerin önemli katkılar sağlayabileceği sonucuna ulaşılmıştır.