| 000 -LEADER |
|---|
| fixed length control field |
04136nam a2200457 i 4500 |
| 001 - CONTROL NUMBER |
|---|
| control field |
200436491 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER |
|---|
| control field |
TR-AnTOB |
| 005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION |
|---|
| control field |
20231219000934.0 |
| 007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
ta |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
171111s2019 tu ab e m 000 0 tur d |
| 035 ## - SYSTEM CONTROL NUMBER |
|---|
| System control number |
(TR-AnTOB)200437786 |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE |
|---|
| Original cataloging agency |
TR-AnTOB |
| Language of cataloging |
eng |
| Description conventions |
rda |
| Transcribing agency |
TR-AnTOB |
| 041 0# - LANGUAGE CODE |
|---|
| Language code of text/sound track or separate title |
Türkçe |
| 099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) |
|---|
| Classification number |
TEZ TOBB SBE İŞL YL’19 AYDf |
| 100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Aydın, Osman Musa |
| Relator term |
author |
| 9 (RLIN) |
126954 |
| 245 10 - TITLE STATEMENT |
|---|
| Title |
Finansal bilgi manipülasyonunun denetimli makina öğrenmesi yöntemleri kullanılarak tahmin edilmesi : |
| Remainder of title |
Destek vektör makinesi, olasılıksal sinir ağı, k-en yakın komşu ve karar ağacı kullanımı / |
| Statement of responsibility, etc. |
Osman Musa Aydın ; thesis advisor Ramazan Aktaş. |
| 246 11 - VARYING FORM OF TITLE |
|---|
| Title proper/short title |
Use of concrete and its relationship with financial crisis: The case of Turkey |
| 264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE |
|---|
| Place of production, publication, distribution, manufacture |
Ankara : |
| Name of producer, publisher, distributor, manufacturer |
TOBB ETÜ Sosyal Bilimleri Enstitüsü, |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice |
2019. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION |
|---|
| Extent |
xi, 58 pages : |
| Other physical details |
illustrations ; |
| Dimensions |
30 cm |
| 336 ## - CONTENT TYPE |
|---|
| Content type term |
text |
| Content type code |
txt |
| Source |
rdacontent |
| 337 ## - MEDIA TYPE |
|---|
| Media type term |
unmediated |
| Media type code |
n |
| Source |
rdamedia |
| 338 ## - CARRIER TYPE |
|---|
| Carrier type term |
volume |
| Carrier type code |
nc |
| Source |
rdacarrier |
| 502 ## - DISSERTATION NOTE |
|---|
| Dissertation note |
Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Aralık 2019. |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. |
|---|
| Summary, etc. |
Bu tez kapsamında finansal tablolardaki bilgilerin çarpıtılması olarak tanımlanabilecek finansal bilgi manipülasyonunu tahmin etmek için denetimli makina öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Geleneksel tahmin algoritmalarına göre daha yüksek performans gösteren destek vektör makinesi (SVM), olasılıksal sinir ağı (PNN), k-en yakın komşu (KNN) ve karar ağacı (DT) algoritmalarından yararlanılmıştır. Sermaye Piyasası Kurumundan elde edilen verilere ayrı ayrı tüm algoritmalarda uygulanarak daha önce benzer çalışmalarda başarısını kanıtlamış destek vektör makinesi ve olasılıksal sinir ağı yöntemlerinin güncel olarak kullanılan k-en yakın komşu ve karar ağacı algoritmalarıyla karşılaştırılmalı analizi yapılmıştır. Böylece finansal bilgi manipülasyonunda hangi algoritmaların daha iyi performans gösterdiği kullanılan yöntemlerin sınıflandırma performansı özgünlük, duyarlılık ve toplam sınıflandırma doğruluğu istatistiklerine bakılarak tespit edilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda SVM ve PNN'in üstün performans gösterdiği görülmüştür. Bu nedenle, bu algoritmaların manipülasyonları otomatik olarak tespit etmek için kullanılabileceği söylenebilir. |
|
|---|
| Summary, etc. |
Within the scope of this thesis, traditional estimation algorithms and supervised machine learning methods are used to estimate the manipulation of financial information, which can be defined as distorting information in financial statements. Traditional estimation algorithms, such as logit, and supervised machine learning methods, which are support vector machine (SVM), probabilistic neural network (PNN), k-nearest neighbor (KNN) and decision tree (DT) algorithms, are utilized. According to the previous studies, support vector machine and probabilistic neural network algorithms perform higher than traditional estimation algorithms. Comparative analysis is made to decide better algorithm for classification by applying all algorithms separately to the data obtained from the Capital Market Board. Thus, it is determined which algorithms perform better in financial information manipulation by looking at performance of classification accuracy, sensitivity and specificity statistics. SVM and PNN have shown superior performance. So that it can be said that these algorithms can be used to detect manipulation in automated manner. |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
Dissertations, Academic |
| 9 (RLIN) |
32543 |
| 653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED |
|---|
| Uncontrolled term |
Finansal Bilgi Manipülasyonu |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Denetimli Makine Öğrenmesi |
|
|---|
| Uncontrolled term |
SVM |
|
|---|
| Uncontrolled term |
PNN |
|
|---|
| Uncontrolled term |
KNN |
|
|---|
| Uncontrolled term |
DT |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Beneish |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Financial Information Manipulation |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Supervised Machine Learning |
| 700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Aktaş, Ramazan |
| Relator term |
advisor |
| 9 (RLIN) |
31883 |
| 710 2# - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME |
|---|
| Corporate name or jurisdiction name as entry element |
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. |
| Subordinate unit |
Sosyal Bilimler Enstitüsü |
| 9 (RLIN) |
95247 |
| 856 40 - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS |
|---|
| Uniform Resource Identifier |
<a href="https://tez.yok.gov.tr/">https://tez.yok.gov.tr/</a> |
| Materials specified |
Ulusal Tez Merkezi |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) |
|---|
| Koha item type |
Thesis |
| Source of classification or shelving scheme |
|
