İşletmelerin mali başarısızlığının tahmin edilmesinde kaba küme yaklaşımı kullanılması ve Türkiye uygulaması / Ayşe Nilgün Çanakgöz, thesis advisor Aydın Ulucan.

Tez (Yüksek Lisans)--Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü 2004

Günümüze gelinceye kadar mali başarısızlık tahmini yapmak için çoklu regresyon modeli, diskriminant analizi, logit analizi, tekrarlamak bölünme algoritması vb. gibi bir çok yöntem kullanılmıştır. Bu yöntemlerin bazıları başarılı ve başarısız işletmeleri ayırt edebilen modeller geliştirseler de gerçekçi olmayan bir çok istatistiksel varsayımlar ve karar vericilerle yaşanan iletişim problemleri nedeniyle bir takım kısıtlamalara maruz kalmışlardır. Bu çalışmada, adı geçen yöntemlerin kısıtlamalarını azaltmak ve mali başarısızlık tahmini yapabilmek için, başarılı ve başarısız işletmeleri birbirinden ayırabilecek karar kurallarını sağlamak için kaba küme yaklaşımı kullanılmıştır. Kaba küme yaklaşımıyla elde edilen karar kurallarının öngörü kabiliyetini değerlendirmek için 64 Türk işletmenin finansal tablolarından faydalanılmıştır. Gerekli analizlerin yapılmasının ardından bulunan sonuçlar, kaba küme yaklaşımının çoklu regresyon, diskriminant ve logit analizleri ile bulunan sonuçlarla karşılaştırıldığında, mali başarısızlık tahminindeki kullanışlılığını kanıtlamıştır. Kaba küme yaklaşımı işletmenin finansal özellikleri içinden gerekli alt kümeleri keşfeder ve bu alt kümeleri işletmenin görünüşü ve mali başarısızlık riski arasındaki önemli ilişkileri cinsinden tasvir eder. Bu yöntem veri seti içindeki gizli gerçekleri açığa çıkarır ve karar vericiyle doğal bir dille iletişim kurulup, geçmiş deneyimleri vasıtasıyla elde ettiği kuralları paylaşması imkanı sağlar.

A large number of methods like multiple regression analysis, discriminant analysis, logit analysis, recursive partitioning algorithm, etc., have been used for the prediction of business failure. Although some of these methods performed models with an ability to discriminate between healthy and bankrupt firms, they suffer from some limitations, due to the unrealistic statistical assumptions or due to a confusing language of communication with the decision makers. In this research, to prevent the these limitations and to provide a set of rules able to discriminate between healthy and failing firms in order to predict business failure, the rough set approach is used. Financial characteristics of a sample of 64 Turkish firms are used to derive a set of rules and to evaluate its prediction ability. The results received after necessary analysis were done and it was seen that the results of rough set approach compared with those of multiple regression, discriminant and logit analyses, prove the usefulness of the method for business failure prediction. The rough set approach discovers relevant subsets of financial characteristics and represents in these terms all important relationships between the image of a firm and its risk of failure. The method analyses facts hidden in the data and communicates with the decision maker in the natural language of rules derived from his/her experience.