Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Ticaret Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ALİ YURTTABİR
Danışman: KIYMETLİ ŞEN İLKER
Özet:Finansal piyasa küreselleşmenin de etkisiyle giderek tahmin edilemez bir hale geldiğinden günümüzde tutarlı finansal tahminlerde bulunmak öncelikli alanlardan biri haline gelmiştir. Şirketler finansal performanslarının dikkatli bir analiziyle departman, birim veya organizasyonel seviyenin performansını iyileştirme fırsatlarını belirleyebilmektedir. Zamanın en kıymetli değer olduğu günümüzde şirketler finansal performansını en hızlı ve güvenilir şekilde tahmin etmenin yollarını aramaktadır. Büyük veriye ulaşmakta ve işlemekte kullanılan yapay zekâ teknolojilerinin son yıllarda tüm disiplinlerde olduğu gibi muhasebe ve finans alanında yapılan çalışmalarda da sıklıkla kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada öncelikli olarak finansal performans tahmini ve yapay zekâ teknolojileri kavramsal olarak ele alınıp sonrasında literatürde 2000-2021 yılları arasında yer alan finansal tahmin çalışmaları incelenmiştir. Son olarak BIST şirketlerinin 2009-2020 verileri üzerinde bir uygulama ile yapay zekâ teknolojileriyle oluşturulan üç farklı zaman serisi modelinin finansal performans tahmininde önemli bir gösterge olan net kâr/zarar verilerini tahmin etme potansiyeli araştırılmıştır. Uygulanan Prophet, LSTM ve ANFIS modellerinin performans matrislerinden MSE, RMSE ve MAPE değerleri incelendiğinde en tutarlı tahminde bulunan ANFIS modeli ile şirketlerin 2021-2025 net dönem kârı/zararı tahmininde bulunularak yatırımcılara fikir verecek bir katkı sağlamak amaçlanmıştır. Bununla beraber, en önemli katkı ise muhasebe ve finans alanındaki uygulayıcı ve araştırmacılara yapay zekâ teknolojilerinden faydalanabilecekleri bir bakış açısı kazandırılması olacaktır.Anahtar Kelimeler: Finansal Performans Tahmini, BIST, Yapay Zekâ, Prophet, LSTM, ANFIS