000			04369cam a2200337 i 4500
999			_c200452830 _d71042
003			TR-AnTOB
005			20230406093923.0
007			ta
008			s2004 tu ab e mmmm 000 0 tur d
035			_a(TR-AnTOB)200452830
040			_aTR-AnTOB _beng _erda _cTR-AnTOB
041	0		_atur
099			_aTEZ HACETTEPE SBE İŞL YL'04 ÇAN
100	1		_aÇnakgöz, Ayşe Nilgün _eauthor _9141573
245	1	0	_aİşletmelerin mali başarısızlığının tahmin edilmesinde kaba küme yaklaşımı kullanılması ve Türkiye uygulaması / _cAyşe Nilgün Çanakgöz, thesis advisor Aydın Ulucan.
246	1	4	_a Business failure prediction using rough sets and an application of Turkish firms
264		1	_aAnkara : _bHacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, _c2004.
300			_avii, 138 pages : _billustrations ; _c30 cm
336			_atext _btxt _2rdacontent
337			_aunmediated _bn _2rdamedia
338			_avolume _bnc _2rdacarrier
502			_aTez (Yüksek Lisans)--Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü 2004
520			_aGünümüze 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.
520			_aA 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.
653			_aİşletme
653			_aBusiness Administration
700	1		_aUlucan, Aydın _eadvisor _986062
710			_aHacettepe Üniversitesi. _bSosyal Bilimler Enstitüsü _979016
942			_cTEZ _2z