Predicting business failures in non-financial Turkish companies

Kurumsal iflas tahmini finans literat ur unde yaygi n olarak incelenmi stir. Bu tez 2000 ve 2015 y illari arasi nda fi nansal sekt orde olmayan T urk sirketlerinin iflas tahminlerini 7 farkli modelin: coklu de gi skenli do grusal diskriminant, ikinci derece diskriminant, logit, probit, karar a gac i, yapay sinir a glari ve destek vekt or makinesi modelleri do gruluklari ni kar si la sti rarak inceler. Bu cal sma,finansal oranlar n iflastan 1 ila 2 y l oncesine kadar g u cl u belirleyici olduklari ni g ostermektedir. Ayr ca, u c fi nansal orani n: d oner sermayenin toplam aktiflere orani , net gelirin toplam aktiflere orani ve net gelirin toplam pasiflere orani ni n iflas tahminini ong ormede onemli oldu gunu g ostermektedir. B ut un veri seti kullani ldi gi nda, karar a gaci modeli %75 ile en y uksek do gruluk orani na sahiptir. Ikincil veri seti kullan ild ig nda ise yapay sinir a glari di ger modellere g ore en y uksek do gruluk oran ina sahiptir. Anahtar sözcükler : çoklu değişkenli doğrusal diskriminant modeli, ikinci derece diskriminant modeli, logit modeli, probit modeli, karar ağacı modeli, yapay sinir ağları modeli, destek vektör makineleri, iflas tahmini, finansal oranlar .