Yapay zekâ yöntemleri ile işletmelerin finansal başarısızlığının tahmin edilmesi: Bist imalat sektörü uygulaması

Finansal başarısızlık, işletmelerin geleceğini tehdit etmesi yanı sıra başarısız işletme sayısının artmasıyla ülkenin ekonomik büyümesi üzerinde olumsuz etki yaratmaktadır. Başarısızlığı önceden öngörmek ve bunun neticesinde tedbirler alıp sıkıntılı durumdan kurtulmak, işletmeler açısından hayati derecede önemlidir. Finansal başarısızlığın önceden tahmini konusunda birçok modeller geliştirilmiştir. Bu modeller daha çok istatistiki teknikler ve yapay zekâ teknikleridir. Bu çalışmada finansal başarısızlık tahminleri yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve ensemble öğrenme modelleri kullanılarak yapılmıştır. BİST imalat sektöründe işlem gören/görmüş olan 140 şirket örneklem olarak alınmıştır. Modele girdi değişkenleri olarak literatürde sık kullanılan 26 finansal oran kullanılmıştır. Çalışmada modellerin sınıflandırma performansları karşılaştırılmış, yapılan sınıflandırmanın doğruluk, özgüllük ve duyarlılık yüzdeleri hesaplanmıştır. Ayrıca çalışmanın değişkenlerini teşkil eden 26 finansal oranın modeldeki önem değerleri hesaplanmıştır. Tahmin modellerinin performansları sınıflandırma problemlerinde kullanılan ROC eğrileri ile ölçülmüştür. Çalışma sonucunda yapay sinir ağları, destek vektör makinelerine göre daha iyi sınıflandırma performansı gösterirken, ensemble diğer iki makine öğrenmesi modeline göre daha iyi bir sınıflandırma yapmıştır.