Financial Risk Estimation with KNN Classification Algorithm on Determined Financial Ratios

Authors : Oğuzcan ULUDAĞ, Arif GÜRSOY

Pages : 26-29

Doi:10.31590/ejosat.1001663

View : 23 | Download : 11

Publication Date : 2021-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Firmaların finansal durumlarının analiz edilmesi günümüzde oldukça önem taşımaktadır. Erken yapılan analizler sayesinde firmalar finans durumlarını düzeltebilir ve iflas etmekten kurtarılabilir. Bu zamana kadar firmaların finansal analizi üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Veri madenciliği teknikleri finans sektörünün farklı birçok alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada firmaların finansal risk durumlarının belirlenmesi için veri madenciliği sınıflandırma tekniği kullanılmıştır. Veri seti, imalat sanayi sektöründe hizmet veren farklı firmaların 2013 ile 2018 yılları arasında Kamu Aydınlatma Platformu (KAP)’ndan alınan bilanço tabloları kullanılarak oluşturulmuştur. Veri setimizde toplam 1027 kayıt bulunmaktadır. Bu kayıtlar üzerinde her bir firma için o yıla ait belirlenen finansal oranlar hesaplanarak veri tabanına kaydedilmiştir. Firmaların finansal başarılarının belirlenmesi için Springate modeli kullanılmıştır. Springate modeli firmaların gelecekteki iflasın erken tahminlenmesi için kullanılan bir modeldir. Springate formülü 4 finansal orandan oluşur. Bu oranlar belli katsayılar ile çarpılarak Springate skor değeri hesaplanır. Hesaplanan skor değeri 0.862’den küçük ise firma başarısız büyük ise firma başarılı olarak kabul edilir. Bu kapsamda her bir kayıt için Springate skoru hesaplanmış ve skor değerine göre firmalar başarılı veya başarısız olarak etiketlenmiştir. Bu çalışmada sınıflandırma işlemi için KNN (K-En Yakın Komşu) algoritması kullanılmıştır. KNN algoritması, sınıflandırılacak yeni elemanı belirlenen k tane komşusuyla arasındaki yakınlığa bakarak sınıflandırır. KNN algoritması sınıflandırılmamış verileri sınıflandırmak için öğrenim verisine ihtiyaç duyar. Çalışmada öğrenim ve sınıflandırılacak verilerin belirlenmesi için çapraz sorgulama yöntemi kullanılmıştır. Çapraz sorgulama yöntemine göre veri seti n adet gruba ayrılır. Her bir grup için, seçilen grup sınıflandırılacak veriyi oluşturur. Diğer tüm gruplar (n-1 grup) öğrenim verisi olarak kullanılır. Daha sonra sınıflandırma işlemi uygulanarak ve sonuçlar saklanır. Bütün gruplar için sınıflandırma işlemleri bittikten sonra sonuçların istatistiksel özetine bakılır. Bu çalışmada veri kümesi 10 gruba ayrılarak sınıflandırma sonuçları değerlendirilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde algoritmanın %88.42 oranla başarılı sınıflandırma yaptığı görülmüştür. Böylece firmaların finansal risk tahmini, belirlenen finans modeli üzerinde uygulanan sınıflandırma tekniği ile yapılmıştır.
Keywords : Veri Madenciliği, KNN Sınfıflandırma Algoritması, Finansal Risk Analizi, Finansal Matematik