COMPARISON OF CLASSIFICATION PERFORMANCE OF MACHINE LEARNING METHODS IN PREDICTION FINANCIAL FAILURE: EVIDENCE FROM BORSA İSTANBUL

Authors : Barış AKSOY, Derviş BOZTOSUN

Pages : 56-86

Doi:10.17218/hititsbd.880658

View : 23 | Download : 14

Publication Date : 2021-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada Borsa İstanbul İmalat Sanayi Sektörüne kayıtlı 86 firmanın, 2010-2012 dönemine ait verileri kullanılarak 1 ve 2 yıl öncesinden finansal başarısızlık tahmini yapılmıştır. Araştırmada 8 mali tablolara dayalı nicel ve 6 mali tablolara dayalı olmayan değişken kullanılmıştır. Çalışma amacına yönelik analizlerde Yapay Sinir Ağları (ANN), Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (CART), Destek Vektör Makineleri (SVM) ve K-En Yakın Komşular Algoritması (KNN) yöntemlerinin tahmin performansları yöntemlerin ayırt edici özellikleri altında karşılaştırılmıştır. ROC Eğrisi yöntemlerin sınıflandırma performanslarını karşılaştırmak için kullanılmıştır. Analiz sonucunda, finansal başarısızlıktan iki yıl önce en yüksekten düşüğe genel sınıflandırma doğruluğu SVM (% 92,31), CART (%88,46), ANN (% 84,62), KNN (%80,77) olarak bulunmuştur. Finansal başarısızlıktan bir yıl önce en yüksekten en düşüğe genel sınıflandırma doğruluğu CART (% 96,15), ANN (%92,31), SVM (% 80,77) ve KNN (%84,62) olarak elde edilmiştir. CART karar ağacının oluşturulmasında önemli değişkenler olarak Özsermaye kârlılığı (ROE) ve Aktif Kârlılık Oranı (ROA) bulunmuştur. Çalışmada elde edilen dört modelin finansal başarı/başarısızlığı bir ve iki yıl öncesinden yüksek oranda tahmin etmesi, ilgililerin kullandıkları modeller içerisine bu çalışmada elde edilen modelleri dâhil edebileceklerini göstermektedir.
Keywords : Finansal Başarısızlık Tahmini, Borsa Istanbul, Yapay Sinir Ağları, Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları, Destek Vektör Makinesi, KNN Algoritması