İstanbul Borsası’nda İşlem Gören Firmaların Finansal Performanslarının Kümeleme Analizi ile Değerlendirilmesi

Abstract

Özet-Firmalar içinde bulundukları sektörlere göre birtakım faaliyetler gerçekleştirmektedir. Bu faaliyetlerinin dökümü olan finansal tablolar ise firmalara geçmiş faaliyet dönemi hakkında fikir vermekte, sonraki dönemler için atacağı adımları ve alacağı tedbirleri şekillendirmektedir. Gelişen bilişim teknolojileri kullanıcılarına çok büyük veriler üzerinde son derece önemli analizler yapma imkânı tanımaktadır. Bu analizler sayesinde firmalar mevcut duruma dair görüntüler elde etmekte, geleceğe dair senaryolar üretmekte ve gelecek projeksiyonlarını bu veriler ışığında şekillendirebilmektedirler. Bu çalışma kapsamında Borsa İstanbul (BİST)'da işlem gören 90 adet firmanın 2013 yılına ait finansal tabloları üzerinden çalışma kapsamında belirlenmiş olan finansal oranlarının hibrid bir veri madenciliği yöntemi olan İki Aşamalı Kümeleme Analizi yöntemi ile performanslarının incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında uygulanan üç farklı analizden ilk uygulamada 12 faktör ve 90 birimden oluşan matris iki aşamalı kümeleme analizine alınmış, sonuçta küme kalitesi orta derecede olan iki adet küme elde edilmiştir. İkinci uygulamada veri seti varyans analizine tabi tutularak faktörlerden birimler için istatistiksel olarak anlamlı farklılık arz etmeyen 5 faktör elenmiş, iki aşamalı kümeleme uygulaması elde kalan 7 faktör üzerinden yapılmıştır. Burada küme kalitesi oldukça yüksek olan yine iki küme elde edilmiştir. Üçüncü uygulamada ise daha önceki uygulamalarda eleman sayısı çok yüksek olan küme ayrıştırmak istenmiş, sonuçta 3 kümeli ancak kalitesi biraz daha düşük bir sonuç elde edilmiştir.Anahtar Kelimeler-Finansal oran, veri madenciliği, kümeleme analizi, iki aşamalı kümeleme. Interpretation of the Financıal Performances of the Listed Firms on İstanbul Stock Exchange with Clustering AnalysisAbstract-Firms have some activities within their industries. The financial tables which represent the inventories of these activities provide insight about their operating cycles, shape their actions and precautions to be taken. Developing information technologies enable the users make important analyses on huge amount of data. By means of these analyses; namely data mining; firms have the opportunity to see their current situations, to produce future scenarios and to shape their projections in consideration of these data. With this study it is aimed to research the performances of selected 90 firms that are traded at İstanbul Stock Exchange with two step clustering analysis which is a hybrid data mining technique, over the financial ratios determined on their financial tables of 2013 operating cycle. Among the three analyzes applied within the study, by the first one a matrix with 12 factors and 90 units was analyzed and two clusters were generated with medium quality. By the second analyze, the data set was put to variance analyze to eliminate the factors which are statistically not different. In the end, the two step clustering analysis was applied over the remaining 7 factors and again two clusters were generated with relatively h...

AQL Sampling Plan Proposal Based on Two-Stage Cluster Sampling in Production Systems with High Unit Product Amount

“…Used Çetin and Irmak [20] the twostage clustering method to categorize bank customers according to demographic information such as education level, age, and occupation. Arı et al [21] used two-stage clustering analysis in their study to determine the perceptions of security and risk in electronic shopping by academics from 40 different universities. As a result of the cluster analysis, they concluded that the participants gathered in 4 different clusters according to their risk perceptions.…”

Predicting Financial Distress in the BIST Industrials Index: Evaluating Traditional Models and Clustering Techniques

“…Akyuz et al (2012) used the alignment of clusters via financial ratios of manufacturing firms with their respective sectors. Ozkan and Boran (2014) examined clusters of firms in the manufacturing sector, while Ari et al (2016) and Gazel and Akel (2018) analyzed the financial performance and sector classification compatibility of firms listed on BIST (Borsa Istanbul).…”