Publication: Firmaların mali başarızısızlıklarının öngörülmesinde diskriminant analizi ve lojistik regresyon analizi yöntemlerinin karşılaştırılması
Abstract
Mali Başarısızlık, Lojistik Regresyon Analizi, Diskriminant Analizi ÖZET FİRMALARIN MALİ BAŞARISIZLIKLARININ ÖNGÖRÜLMESİNDE DİSKRİMİNANT ANALİZİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Son yıllarda, dünyada ve ülkemizde yaşanan ekonomik krizler nedeniyle, firmaların mali başarısızlıklarının öngörülmesinin önemi artmıştır. Bu çalışmada, firmaların mali başarısızlıklarının öngörülmesinde, Lojistik Regresyon Analizi ve Diskriminant Analizine dayanan erken uyarı modellerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın örneklemini oluşturmak üzere özel bir bankanın kredili müşterisi olan 80 başarılı, 80 başarısız firma seçilmiştir. Bu firmaların mali verilerinden hesaplanan 8 adet finansal oran modellere bağımsız değişken olarak dahil edilmiştir. Tahmin edilen erken uyarı modellerinin mali başarısızlığın öngörülmesinde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. nancial Failure, Logistic Regression Analysis, Discriminant Analysis
THE COMPARISION OF DISCRIMINANT ANALYSIS AND LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS METHODS IN PREDICTING FIRMS’ FINANCIAL FAILURES In recent years, predicting financial failure of firms has been getting higher importance because of the economic crisis experienced in the world and in our country. In this study, to compose the sample, 80 failed and 80 non-failed firms are selected which have credit agreements with a private bank. 8 financial ratios calculated from these firms’ financial data are included in the models as independent variables. It is concluded that the estimated early warning models can be used for predicting financial failure.
THE COMPARISION OF DISCRIMINANT ANALYSIS AND LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS METHODS IN PREDICTING FIRMS’ FINANCIAL FAILURES In recent years, predicting financial failure of firms has been getting higher importance because of the economic crisis experienced in the world and in our country. In this study, to compose the sample, 80 failed and 80 non-failed firms are selected which have credit agreements with a private bank. 8 financial ratios calculated from these firms’ financial data are included in the models as independent variables. It is concluded that the estimated early warning models can be used for predicting financial failure.
