2008 finansal krizi döneminde işletmelerde piyasa verilerine dayalı olarak finansal başarısızlık olasılığının tahmini: İMKB uygulaması
Notice bibliographique
Résumé
Bu çalışmada, firmaların finansal başarısızlık olasılıklarının piyasa verileri kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Finansal başarısızlık olasılığının tahmin edilmesi iki farklı Black Scholes Merton (BSM) opsiyon modeli ve iki farklı KMV modeli kullanılarak yapılmıştır. Modellerin uygulandığı dönem 2008 Finansal Krizinin etkili olduğu 2007-2008 ve 2009 yılları olarak belirlenmiştir. Modellerin uygulanma alanı ise İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) imalat sektöründe faaliyet gösteren 489 firma olarak belirlenmiştir. \nModellere göre, firmaların finansal başarısızlık olasılıkları hesaplanmış ve finansal başarısızlık kriterleri çerçevesinde elde edilen firmaların başarısızlık durumları ile karşılaştırılmıştır. Modellerin başarım güçlerinin analizi için ROC eğrisi yöntemi kullanılmıştır. Bilgi içerikleri ise modellerin genel sınıflama oranlarına bakılarak analiz edilmiştir. Çalışma sonucunda başarılı bulunun BSM modeli ve KMV modeli değişkenleri panel regresyon analizine tabi tutulmuştur. Yapılan analiz sonucunda firmaların finansal başarısızlık olasılıklarına firma değeri, firma yükümlülükleri ve varlık volatilitesi değişkenlerinin etki ettiği tespit edilmiştir. \n\nABSTRACT\nThe purpose of this study to estimate the financial failure probability of firms using market data. Estimating the probabilities of financial failure was made using two different Black Scholes Merton (BSM) option models and two different KMV models. The period in which the models were applied was determined as the 2007-2008 and 2009 years when the 2008 Financial Crisis was effective. The scope of application of the models is determined as 489 companies operating in Istanbul Stock Exchange (ISE) manufacturing sector.\nAccording to the models, firms' financial failure probabilities were calculated and compared with firm failures obtained within the framework of financial failure criteria. The ROC curve method was used to analyze the performance of the models. Information contents were analyzed by considering the general classification ratios of the models. The BSM model and KMV model variables were analyzed by panel regression analysis. As a result of the analysis, it has been determined that firm value, firm liabilities and asset volatility variables affect firms' financial failure probability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».