İşletme Nakit Akışları ile Net Döviz Pozisyonu Arasındaki İlişki: BIST 100 Endeksi Üzerine Makine Öğrenmesi Sınıflandırma Algoritmaları Uygulaması

Ülkemizde son yıllarda artan döviz kuru neticesinde, işletmelerin yabancı paraya bağlı varlık ve kaynaklarındaki değişimlerin etkisi de artmaktadır. Yabancı paraya bağlı varlık ve yükümlülüklerin farkı ile ortaya çıkan “Döviz Pozisyonu” kavramı, birçok makro ve mikro unsurdan etkilenmekte ve işletmeden ekonomik değer çıkışına sebep olmaktadır. Çalışmanın amacı, nakit akış tablolarındaki bilgiler ile net döviz pozisyonu arasındaki ilişkinin araştırılması ve sonrasında nakit akışlarından oluşan veri seti ile net döviz pozisyonu durumunun sınıflandırma algoritmaları ile test edilmesidir. Borsa İstanbul (BIST) 100 Endeksi’nde yer alan ve finans sektörü dışında kalan işletmeler, çalışmanın kapsamını oluşturmaktadır. Veriler arasında ilişkinin ölçümü için “Çoklu Doğrusal Regresyon” modelinden; sınıflandırma için ise, K-En Yakın Komşu (KNN), Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri (SVM), Karar Ağacı ve Naive Bayes algoritmalarından faydalanılmıştır. Yapılan analiz kapsamında yatırım faaliyetlerinden olan nakit akışları dışında kalan diğer verilerin, net döviz pozisyonuna etkisinin anlamlı olduğu görülmüştür. Sınıflandırma algoritmaları uygulamasında ise, net döviz pozisyonu negatif olan işletmelerdeki sınıflandırma başarısının, pozitif olan işletmelere göre yüksek olduğu ortaya çıkmıştır.