Çalışmanın amacı, Borsa İstanbul (BİST)'da işlem gören sanayi iş-letmelerinin temettü politikasını yönlendiren etkenleri saptamak ve gelecekte yapılacak temettü ödemesini tahmin etmektir. Ça-lışmada Borsa İstanbul (BİST)'da işlem gören 168 sanayi işletme-sinin 2003-2012 yılları arasındaki verileri kullanılarak çoklu doğru-sal regresyon analizi yapılmış, temettü politikasını etkileyen önemli değişkenler saptanmış ve temettü ödemesinin tahmininde kullanılabilecek bir model elde edilmiştir. Çalışma sonucunda elde edilen çoklu doğrusal regresyon modelinin değişken-lere ait geçmiş dönem değerlerini kullanarak, cari dönemde nakit ödenen brüt temettü oranını başarılı şekilde tahmin ettiği görül-müştür. Oluşturulan bu model, Lintner modeli, sinyalizasyon, serbest nakit akışı ve yaşam döngüsü olarak bilinen temettü politikası teorilerini destekleyen sonuçlar ortaya koymuştur. AbstractThe aim of this study is to determine the factors which have an impact on firms' dividend policies and develop a model to predict the dividend payments of industrial firms which are quoted on Borsa Istanbul (BIST). To reach this aim, a multiple linear regression (MLR) analysis was carried out on data collected between 2003 and 2012 from a sample of 168 publicly traded industrial firms on BIST. Important variables affecting the dividend policy was determined and a model that can be used to estimate the dividend payment was composed. As a result it is seen that, by using the past values of variables, the model can predict the gross cash dividend rate paid in the current period, successfully. The revealed results of this model supports existing dividend policy theories like Lintner's model, signaling, free cash flows and life cycle theories .Key Words: Dividend Policy, Borsa Istanbul, Dividend Payout, Cash Dividend Payout Ratio Girişİşletmelerin uzun vadede izleyecekleri temettü dağıtım oranını belirlemek, bu oranı işletmenin piyasa değerini en yüksek düzeye çıkaracak biçimde oluşturmak, elde edilen kârın hissedarlara dağı-tılması veya yatırımlar için işletmede alıkonulması kararlarını vermek, temettü dağıtım politikasının özünü meydana getirmektedir. Yatırımcılar işletmelerin raporladığı finansal verileri güvenilir bulmadıkları için, işletmelerin gelecek performansını değerlendirmede dağıtılan temettüleri temel alan bir yaklaşımı tercih etmektedirler. Bu bağlamda düzenli temettü dağıtan bir işletmeyi, düzensiz temettü dağıtan işletmelere göre daha risksiz ve güvenilir bulan yatırımcılar, temettü dağıtımı istikrarlı olan işletmeleri daha değerli buldukları için, bu işletmelerin hisse değeri diğerlerine göre daha yüksek olabilmektedir.

No abstract

In this study, litigation risk factors were determined for accounting professional liability insurance and an artificial neural network was developed to determine the litigation risks. A training data set comprised of data from 201 policies was used to train an artificial neural network. The performance of the artificial neural network model was then assessed using a test data set comprised of data from 100 policies. In the research, a litigation risk estimation model was formed for liability insurance via an artificial neural network model. By comparing the litigation risks occurring in accounting professional liability insurance to those foreseen by the artificial neural network system, it was determined that the results were quite consistent. It was also determined that the realized results and the risks foreseen in the artificial neural network model provided data close to the real values and that the artificial neural network model could foresee the litigation risks in accounting professional liability insurance with a 99% success rate. Keywords: Insurance Industry, Litigation Risk, Accounting Professional Liability Insurance, Risk Assessment, Artificial Neural Network. JEL Classification Codes 94 ÖzÇalışmada muhasebe mesleği sorumluluk sigortalarının hukuki risk faktörleri belirlenerek, hukuki risklerini değerlendiren yapay sinir ağı modeli geliştirilmiştir. Çalışmada yapay sinir ağı yöntemi uygulanmıştır. Muhasebe mesleği sorumluluk sigortalarında gerçekleşen hukuki riskle, yapay sinir ağı yönteminin öngördüğü hukuki risk mukayese edildiğinde sonuçların oldukça uyumlu olduğu tespit edilmiştir. Gerçekleşen sonuçlar ile yapay sinir ağı modelinden elde edilen sonuçların gerçek değerlere çok yakın çıktılar verdiği ve yapay sinir ağı modelinin %99 başarı oranında muhasebe mesleği sorumluluk sigortalarının hukuki risklerinde doğru öngörüde bulunduğu tespit edilmiştir.

No abstract

No abstract