Kendini örgütleyen haritalar algoritması yöntemiyle Türkiye dokuma sektörünün analizi: BİST şirketleri üzerine bir uygulama

Finansal bilgi kullanıcıları; kredi, yatırım ve yönetim gibi farklı konularda karar verebilmek için finansal analize ihtiyaç duymaktadır. Finansal verilerin ulaşılabilirliği ve karmaşıklığı; analiz tekniklerinin sınırlılıkları bilgi kullanıcılarının kullandıkları bilgilerden optimum faydaya ulaşmalarına engel olmaktadır. Bu durumun üstesinden gelmek ve finansal analizin etkinliğini arttırmak amacıyla istatistiksel yöntemler ve yapay sinir ağları kullanılmaktadır. Bu çalışmada, danışmansız yapay sinir ağı olan kendini örgütleyen haritalar algoritmasının finansal analiz sürecinde uygulanabilir ve ergonomik olduğu gösterilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla; Borsa İstanbul'da işlem gören ve faaliyetlerini dokuma sektöründe sürdüren 16 şirketin 2013-2018 yılları arasındaki yıllık finansal tabloları ve aylık hisse fiyatları kullanılarak finansal analiz yapılmıştır. Şirketlerin likidite, mali yapı, faaliyet, kârlılık ve borsa performanslarını gösteren 15 finansal oran kullanılmıştır. Her yılın finansal oranları ve yıllık hisse getirileri girdi verisi olarak algoritmaya sunulmuştur. Algoritmanın çalıştırılması ile elde edilen bileşen düzlemleri ve kümeler ile her yılın finansal analizi ayrı bir şekilde yapılmıştır.