Show/Hide Menu
Hide/Show Apps
Logout
Türkçe
Türkçe
Search
Search
Login
Login
OpenMETU
OpenMETU
About
About
Open Science Policy
Open Science Policy
Open Access Guideline
Open Access Guideline
Postgraduate Thesis Guideline
Postgraduate Thesis Guideline
Communities & Collections
Communities & Collections
Help
Help
Frequently Asked Questions
Frequently Asked Questions
Guides
Guides
Thesis submission
Thesis submission
MS without thesis term project submission
MS without thesis term project submission
Publication submission with DOI
Publication submission with DOI
Publication submission
Publication submission
Supporting Information
Supporting Information
General Information
General Information
Copyright, Embargo and License
Copyright, Embargo and License
Contact us
Contact us
Çok Kriterli Gruplandırma Yöntemleri ile Türkiye’de İflas Eden Firmaların İncelenmesi
Date
2016-05-10
Author
Özarslan, Derya
Özarslan, Ali
Metadata
Show full item record
Item Usage Stats
191
views
0
downloads
Cite This
Mali başarısızlığın tespiti finansal analizin önemli meselesidir. Özellikle ekonomik çalkantı dönemlerinde şirketlerin gelecekteki finansal durumlarının ve başarısızlıklarının öngörülmesi açısından iflas riskinin değerlendirilmesi son yıllarda finans alanında temel araştırma konuları arasındadır. İflas riski şirketlerin borçlarını ödeme yükümlülüklerini yerine getirememesinden kaynaklanan risktir ve şirketlerin yeniden yapılanmasınaveya tasfiyesine neden olmaktadır. Bu çalışmada farklı sektörlerden BIST’de işlem gören ve 2006-2010 yılları arasında iflas eden şirketlerin verileri ile iflas etmeyen şirketlerin verileri çok kriterli gruplandırma yöntemlerinden fayda odaklı olan UTADİS (Utilites Additives Discriminantes) ve M.H.DIS (Multi-Group Hierarchical Discrimination) yaklaşımları kullanılarak karşılaştırılmış ve sonuçlar değerlendirilmiştir.
Subject Keywords
Çok kriterli gruplandırma
,
İflas riski
,
UTADİS
,
M.H.DIS
URI
https://hdl.handle.net/11511/70944
Conference Name
International Turgut Özal on Business, Economicsand Political Science (2016)
Collections
Department of Business Administration, Conference / Seminar
Suggestions
OpenMETU
Core
Çok kriterli sınıflandırma problemlerine yeni bir etkileşimli yöntem: enerji sektöründe bir uygulama
Özarslan, Ali; Karakaya, Gülşah (2021-09-01)
Bu çalışmada birden fazla kriterle değerlendirilen alternatiflerin sınıflandırması için karar verici ile etkileşimli bir yaklaşım önerilmektedir. Karar vericinin tercihlerinin literatürde sıklıkla kullanılan toplamsal fayda fonksiyonu ile tutarlı olduğu varsayılmaktadır. Önerilen yaklaşımda, iterasyonlar boyunca karar vericiye alternatifler sunularak bu alternatiflerin kategori bilgisi alınmaktadır. Karar vericiden alınan bilgiler kullanılarak alternatiflerin atanabilecekleri olası en kötü ve en iyi kategor...
A survey on multidimensional persistence theory
Karagüler, Dilan; Pamuk, Semra; Department of Mathematics (2021-8)
Persistence homology is one of the commonly used theoretical methods in topological data analysis to extract information from given data using algebraic topology. Converting data to a filtered object and analyzing the topological features of each space in the filtration, we will obtain a way of representing these features called the shape of data. This will give us invariants like barcodes or persistence diagrams for the data. These invariants are stable under small perturbations. In most applications, we n...
Modified forward backward sweep power flow solution for naval platforms with multiple generators
Özmüslüman, Ahmet Talat; Göl, Murat; Göl, Murat; Department of Electrical and Electronics Engineering (2022-2-07)
One of the most important tools for a power system operation is a load flow analysis. It reveals the bus voltages for a given demand–generation condition of a power system, which provides the operator situational awareness in terms of the line flows and losses. However, load flow analysis in naval platforms has some challenges because of the special electrical system structure, such as multiple distributed generation acting as PV buses, high R/X ratios and short lines. In this thesis, a novel approach for a...
Vehicle detection on small scale data by generative data augmentation
Kumdakcı, Hilmi; Temizel, Alptekin; Department of Modeling and Simulation (2021-2-03)
Scarcity of training data is one of the prominent problems for deep neural networks,which commonly require high amounts of data to display their potential. Data aug-mentation techniques are frequently applied during the pre-training and training phasesof deep neural networks to overcome the problem of having insufficient data for train-ing. These techniques aim to increase a neural network’s generalization performanceon unseen data by increasing the number of training samples and provide a more rep-resenta...
Evaluation and selection of ground motion intensity measures for nonlinear seismic demand and fragility analysis of MDOF systems
Kadaş, Koray; Yakut, Ahmet; Department of Civil Engineering (2021-5-21)
In performance-based seismic design methodology, intensity measures are thought to be key parameters of ground motion records that relate the seismic hazard levels with the structural response or damage. Therefore, it is important to identify efficient intensity measures that are capable of reducing the variability in seismic demand predictions. There exist several simple-to-advanced scalar and vector ground motion intensity measures; however, the literature is limited in the number of comparative studies i...
Citation Formats
IEEE
ACM
APA
CHICAGO
MLA
BibTeX
D. Özarslan and A. Özarslan, “Çok Kriterli Gruplandırma Yöntemleri ile Türkiye’de İflas Eden Firmaların İncelenmesi,” presented at the International Turgut Özal on Business, Economicsand Political Science (2016), Ankara, Türkiye, 2016, Accessed: 00, 2021. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/11511/70944.