Finansal başarısızlık tahmininde makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı: Türkiye'deki KOBİ'ler üzerine bir uygulama

Bu çalışmada Türkiye'de faaliyet gösteren 173 başarılı ve 219 başarısız olmak üzere toplam 392 KOBİ'nin 2015-2018 yılları arasındaki finansal mali tabloları incelenmiştir. Başarısızlığı tahmin etmek için lojistik regresyon, karar ağacı, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri ve k en yakın komşu yöntemleri kullanılarak başarısızlıktan önceki her bir yıl için en yüksek doğru tahmin gücüne sahip modelin bulunması amaçlanmıştır. 2018 yılı içerisinde yetkili mahkemeler tarafından haklarında iflas veya konkordato kararı verilen işletmeler başarısız kabul edilmiştir. Ampirik sonuçlar karar ağacı modelinin başarısızlıktan 1 ve 2 yıl öncesinde sırasıyla %90 ve %97 ile en yüksek doğru sınıflandırma başarısını sağlayan model olduğunu göstermektedir. Başarısızlıktan 3 yıl öncesinde ise Naive Bayes modeli, %97 ile en iyi tahmin sonucu veren model olmuştur. Tüm modellerin doğruluk oranları incelendiğinde başarısızlıktan uzaklaştıkça doğru tahmin öngörüsünün arttığı görülmektedir. T-1 yılında, başarısızlığa en yakın dönem olmasına rağmen daha düşük model doğruluk oranlarına sahip olunması, bizleri işletmelerin faaliyette bulunduğu Türkiye ekonomisindeki dinamikleri daha detaylı araştırmaya sevketmiştir. 2015 ve 2016'da benzer şekilde hareket eden makroekonomik göstergelerin (faiz, enflasyon, kur) 2017 ve 2018 yılında dramatik bir şekilde arttığı gözlemlenmiştir. Başarısız işletmeler 2017 yılında yüksek banka kredileri ile hızlı büyümüşler ve yüksek faaliyet karları elde etmişlerdir. Ancak düşük öz kaynağa sahip bu işletmeler bir süre sonra finansman giderlerini yönetememişlerdir. Yüksek banka borçluluğu ve yüksek finansman gideri ile kar da elde edemeyen başarısız işletmeler 2018 yılı içerisinde kendilerini finansal olarak çeviremedikleri için başarısız olmuşlardır. Başarısız işletmeler yüksek stok bağımlılık oranı ve düşük karlılık ile çalışmaktadırlar. Başarısız işletmelerin vergi öncesi ve vergi sonrası karlılığı ile öz kaynak karlılığının daha düşük olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca uzun vadeli yabancı kaynaklarının devamlı sermaye içerisindeki payının daha yüksek olduğu görülmüştür. Başarılı işletmelerin yabancı kaynaklar toplamı, öz kaynaklarının iki katı iken başarısız işletmelerde bu durum ortalama 4 katıdır. Başarılı işletmelerin daha yüksek aktif devir hızı ile çalıştıkları ve faaliyet hacimlerinin daha yüksek olduğu görülmektedir. Konjonktürel dalgalanmaların yüksek olduğu dönemlerde model doğru öngörü oranlarının düşük olduğu görülmüştür. Bu yüzden daha yüksek model doğruluk oranına ulaşmak için modele daha fazla bağımsız değişken (başarısızlığa etki eden işletme içi ve işletme dışı etkenler) eklenmesinin daha kesin ve güvenilir sonuçlar elde edilmesi açısından faydalı olacağı düşünülmektedir.