Country Risk Assessment Based on Multimoora

Stankevičienė, Jelena; Sviderskė, Tatjana

doi:10.3846/bm.2012.069

Cited by 7 publications

(5 citation statements)

References 28 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…There is an assumption, proposed by the authors, that all three variables are interrelated with each other in one or another direction/dependence. This hypothesis has been already proved by several scientific researches (Stankevičienė, Sviderskė, & Miečinskienė, 2014;Stankevičienė & Sviderskė, 2012).…”

Section: Analysis Of Country Risk and Economic Security Variablesmentioning

confidence: 62%

Relationship between Economic Security and Country Risk Indicators in EU Baltic Sea Region Countries

Stankevičienė

Sviderskė

Miečinskienė

2013

EBER

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Section: Analysis Of Country Risk and Economic Security Variablesmentioning

confidence: 62%

Relationship between Economic Security and Country Risk Indicators in EU Baltic Sea Region Countries

Stankevičienė

Sviderskė

Miečinskienė

2013

EBER

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

“…This method has been used in the field of economics (Balezentis et al, 2010), in determining priority in the manufacturing industry systems (Jana et al, 2013), in assessing country risk (Stankeviciene and Sviderske, 2012), in evaluating investment projects (Brauers, 2012), in strategic management evaluations (Balezentis and Balezentis, 2011a), and in ranking the economic performance of countries (Brauers, 2004). The steps of the method are summarized below.…”

Section: Multi-objective Optimization On the Basis Of Ratio Analysis ...mentioning

confidence: 99%

Borsa İstanbul'da Pandemi Dönemindeki Uzun Vadeli İHA Performansına İlişkin Karşılaştırmalı Bir ÇKKA Uygulaması

Elma

2023

İktisadi İdari Ve Siyasal Araştırmalar Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

The aim of this study is to help financial decision makers by making long-term performance analysis of initial public offerings with a different comparative analysis perspective. Multi-criteria decision analysis (MCDA) methods are used in problems with complex answers. The pandemic, which spread throughout the world in the first quarter of 2020, created a short-term shock effect in the capital markets, but capital markets survived this shock with investors. While the number of shareholders in Borsa Istanbul was 1.3 million before the pandemic, this number exceeded 3.3 million. An increase in this number also means an increase in the number of financial decision-makers. At this research, the long-term performance of 49 initial public offerings, which took place in Borsa Istanbul before the pandemic is analyzed with a comparative MCDA analysis perspective. To that end, the study, in which CRITIC weighting technique and ARAS, MOORA, TOPSIS, COPRAS and ELECTRE III methods were used, examined 10 quarter periods during the pandemic process. As a result of the research, which is the most comprehensive MCDA study in the field of IPOs, the MOORA method has been recommended to financial decision-makers because it produced superior results compared to other 4 methods analyzed.

show abstract

“…Bazı çalışmalar (Doumpos & Zopounidis, 2002;Stankevičienė & Sviderskė, 2012;Lou & Kou, 2012;Stankevičienė vd., 2014;Svilokos, T., ve Rodić, 2015;Türe vd., 2017;Brauers & Lepkova, 2019) ülke risk analizi ve değerlendirmesinde istatistiksel modellerden daha esnek ve sağlam olan çok kriterli karar verme (MCDA) süreçlerini kullanarak mevcut ülke risk değerlendirme yöntemlerini genişletmişler ve bir dizi yeni yöntem önermişlerdir.…”

Section: Literatürunclassified

“…Literatürde bu amaçla yapılmış birçok ampirik çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmaların bazılarında ilgili ülkeler risk durumlarına göre sıralandırılmakta (Doumpos & Zopounidis, 2002;Yim & Mitchell, 2005;Stankevičienė & Sviderskė, 2012;Lou & Kou, 2012;Stankevičienė vd., 2014;Svilokos & Rodić, 2015;Türe vd., 2017;Brauers & Lepkova, 2019), bazı çalışmalarda sınıflandırılmakta (Frank & Cline, 1971;Abassi & Taffler 1982;Cooper, 1999;Yim & Mitchell, 2005), bazı çalışmalarda ise riskin belirleyicileri belirlenmeye (Feder & Just, 1977;Edwards, 1985;Brewer & Rivoli, 1990;Cosset & Roy, 1991;Oral vd., 1992;Lee, 1993a;Lee, 1993b;Rivoli & Brewer, 1997;Haque vd., 1998;Ramcharran, 1999;Easton & Rockerbie, 1999;Cooper, 1999;Oetzel vd., 2001;Yim & Mitchell, 2005;Vij, 2005) çalışılmaktadır.…”

Section: Introductionunclassified

Makine Öğrenmesi Teknikleri ile Ülke Riski Tahmini

Doğan

Türe

2022

Fiscaoeconomia

View full text Add to dashboard Cite

Ülke riski değerlendirmesi en genel anlamıyla bir ülkenin alabileceği dış yardımların ve yatırımcıların karşı karşıya kalacağı riskin bir ölçüsüdür. Bu sebeple ülke riskinin, ekonomik, finansal ve politik risk unsurlarının birlikte ele alındığı bir prosedürle oldukça hassas tahminler yapılarak ölçülmesi gerekmektedir. Tahmin yöntemi büyük bir titizlikle tercih edilmeli ve mutlaka farklı yöntemler ile desteklenmelidir. Bu amaçla çalışmada, iyi tahmin sonuçları üreten ve sıklıkla kullanılan LRA, KNN, CART ve DVM yöntemleri tercih edilmiştir. Tahmin modelini eğitmek için 2015-2019 yılları arasında 75 ülkenin farklı makroekonomik göstergeleri kullanılmıştır. Çalışmanın bulgularına göre tercih edilen tüm yöntemler ile oldukça başarılı tahmin sonuçlarının üretildiği söylenebilir. Farklı değerlendirme kriterlerinin ele alındığı ve her bir makine öğrenmesi algoritmasının 100 kez tekrar edildiği durumda, en iyi sonucu veren yöntem KNN algoritması olduğu görülmektedir. Takip eden yöntemler ise sırası ile, DVM, LRA ve CART algoritması olarak sıralanabilir.

show abstract

Country Risk Assessment Based on Multimoora

Cited by 7 publications

References 28 publications

Relationship between Economic Security and Country Risk Indicators in EU Baltic Sea Region Countries

Relationship between Economic Security and Country Risk Indicators in EU Baltic Sea Region Countries

Borsa İstanbul'da Pandemi Dönemindeki Uzun Vadeli İHA Performansına İlişkin Karşılaştırmalı Bir ÇKKA Uygulaması

Makine Öğrenmesi Teknikleri ile Ülke Riski Tahmini

Contact Info

Product

Resources

About