19. Akademik Bilisim Konferansi

BaşlıkVeri Madenciliği Yazılımları Arasındaki Sonuç Farkları
Yazar(lar) Yazar 1
Name: Ömer Utku Erzengin
Org:
Country: TR
E-mail: ouerzengin_AT_hotmail.com
Diğer Yazar(lar)
Anahtar KelimelerVeri Madenciliği Yazılımları, Farklılıklar,
Özet

Kısa Litaratür Özeti:

Mali başarı/başarızlık konusunda çok değişkenli diskriminant analizi ile iflas tahmin modeli ilk
 olarak Altman (1968) tarafından geliştirilmiştir. Altman(1968) belirlemiş olduğu beş adet 
finansal orandan yararlanarak bir tahmin modeli geliştirmiş (Z-Skoru Modeli) ve bu modeli
 imalat sektöründe 1946-1965 döneminde ABD’de faaliyet gösteren 66 adet halka açık 
firmada uygulamıştır.  Finansal oranların seçiminde tek başına ölçüldüğünde en yüksek 
anlamlılığa sahip olan oranlar değil, modelin bir bütün halinde başarısına en fazla katkı 
sağlayan oranlar seçilmiştir. Modelde kullanılan oranlar sırasıyla; işletme Sermayesi/ Toplam 
Varlıklar, Dağıtılmamış Karlar/ Toplam Varlıklar, Faiz ve Vergi Öncesi Kar/ Toplam Varlıklar, 
Özkaynak Piyasa Değeri/Borç Defter Değeri, Satışlar/Toplam Varlıklar oranlarıdır. 
Altman (1983)’de Özkaynak piyasa değeri/Borç Defter değeri oranı yerine Özkaynak defter 
değeri/Borç Defter değeri oranını kullanarak 1968 yılında geliştirdiği modelini yeniden tahmin 
etmiştir yeni geliştirilen model Z’ Skoru Modeli olarak adlandırılmıştır. Böylece model halka 
kapalı firmalarda da uygulanabilir hale gelmiştir. Altman (1983) daha sonrasında modelden 
Satışlar/Toplam Varlıklar oranını sektör etkisi nedeniyle çıkarmış ve modeli Z’’ Skoru modeli 
olarak yeniden tahmin etmiştir bu haliyle de modelin farklı sektörlerde yer alan halka kapalı 
firmalarda uygulanabilmesinin önü açılmıştır. 


Borsa İstanbulda işlem gören işletmlerin bilanço ve mali gelir tablolarında çeşitli kalemler 
seçilmiştir. Bilanço ve gelir tabloları kendi içinde bir bütün olduklarında bu kalemlerden elde ,edilen finansal oranlar ilişki içindedir. Yapılacak çalışmada bilanço ve gelir tablolardan elde 
edilen oranlar arasındaki çoklu bağlantı sorunu temel bileşenler analiziyle (TBA) giderilmiştir. Temel bileşenlere bağlı faktör analizinin amacı, çoklu bağlanım sorunu olan oranların 
birbirinden bağımsız olarak daha az sayıdaki yeni veri yapısına indirgenmesidir. 
Altman 1983 yılında yaptığı çalışmada Z skorunun 1.23 ile 2.99 arası gri bölge olarak 
tanımlamıştır. Altman Z skoruna göre 1.23’ün altında kalan alan şirketler başarısız ve 2.99 
üzerine çıkan şirketler başarılı olarak kabul edilmiştir. Yapılan çalışmada ikili lojistik regresyon
 (İLR) analizinde bağımlı değişken olarak mali başarısızlık kullanılmıştır. Bağımlı değişken 
y’nin aldığı değer 1 mali başarıyı, 0 ise başarısızlığı temsil etmiştir. Altman Z skoruna göre 
bulanık olan bölgenin ne kadarının 0 ne kadarının 1 alacağı bilançolara bağlı İLR’ deki eğri 
altında kalan alan ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisine göre belirlenmiştir. 
Lojistik regresyondaki en doğru sınıflama oranı bulunmaya çalışılmıştır. Yapılan çalışmada 
Borsa İstanbul’da işlem gören şirketlerin 2012 yılları bilançolarından ve gelir tablolarından 
elde edilen  veriler kullanılmıştır. Mali başarı ve başarısızlık oranlara bağlı İLR analiziyle
 incelenmiştir. TBA’dan sonra elde edilen faktörler İLR’ ye sokulmuştur. İLR analizi doğrusal
 analizlerdeki varsayımlar olmaksızın sınıflama işlemi yapan bir regresyon yöntemidir.


Kullanılacak Veri:

Yapılacak eğitimde 2012, 2013, 2014, 2015 yıllarına ait Borsa İstanbul'daki bütün işletmelerin
 bilanço verileri kullanılacaktır. Bilanço ve Gelir tablosundan alınan kalemler sırasıyla dönen 
varlıklar, diğer dönen varlıklar, ticari alacaklar, stoklar, duran varlıklar, kısa vadeli 
yükümlülükler, uzun vadeli yükümlülükler, özkaynaklar, toplam varlıklar, satış gelirleri, naki
t ve benzerleri, satışların maliyeti, brüt karı/zararı, faaliyet karı/zararı, dönem karı/zararı, 
maddi duran varlıklardır. Mali tablolardan elde edilen kalemlerden 21 adet mali oran 
hesaplanmıştır.



Amaç:

Mali açıdan başarısızlık tahminleri yapılırken çeşitli yazılımlar kullanılabilir. 
Yazılımlar arasında başarı ve başarısızlık tahmin edilirken farklılıklarda ortaya çıkabilir.

Yapılacak eğitimde açık kaynak kodlu Orange, R, Weka gibi yazılımların nasıl farklı sonuçlar 
çıkardığı ortaya konulacaktır. 

Eğitimde katılımcılara birebir modellemeler gösterilecektir. Yazılımların özellikleri 
anlatılacaktır.


Ortaya çıkan sonuçlar yazılmarın nerelerinden geldiği ve nasıl oluştuğu kurs katılımcılarına 
açıklanacaktır.  Veri madenciliği sonuçlar ortaya çıktığında yorumlar yapılırken nelere dikkat 
edilmesi gerektiği gösterilecektir.

Başlıklar AB-Seminer
Veri Madenciliği
Dosya
 

 

Powered by OpenConf®
Copyright ©2002-2015 Zakon Group LLC