Veri Madenciliği Teknikleri ve Yapay Sinir Ağları İşletmelerde Finansal Başarısızlık Tahminlemesi

1. BölümVeri Madenciliği1.1. Veri Madenciliğine Giriş1.2. Veri Madenciliği Tanımı1.3. Veri Madenciliği Süreci1.3.1. Problemin Tanımlanması1.3.2. Verinin Anlaşılması1.3.3. Verinin Hazırlanması1.3.3.1. Veri Temizleme1.3.3.2. Veri Normalleştirme1.3.3.3. Veri İndirgeme1.3.3.4. Veri Entegrasyonu1.3.4. Modelleme1.3.4.1. Modelleme Tekniğinin Seçimi1.3.4.2. Test Tasarımının Gerçekleştirilmesi1.3.4.3. Modelin Kurulması1.3.5. Modelin Değerlendirilmesi1.3.6. Modelin Kullanılması1.4. Veri Madenciliği Yöntemleri1.4.1. Bayesyen Sınıflandırma1.4.2. Karar Ağaçları ile Sınıflandırma1.4.2.1. Id3 Algoritması1.4.2.2. C4.5 Algoritması1.4.2.3. C5.0 Algoritması1.4.2.4. Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (CART)1.4.2.5. Chaıd Algoritması1.4.3. Kümeleme Analizi1.4.3.1. Uzaklık ve Benzerlik Ölçütlerinin Hesaplanması1.4.3.2. Hiyerarşik Kümeleme Yöntemi1.4.3.3. Hiyerarşik Olmayan Kümeleme Yöntemi1.4.4. Birliktelik Kuralları Analizi1.4.4.1. Apriori Algoritması1.4.5. Destek Vektör Makineleri1.4.5.1. Lineer Destek Vektör Makineleri1.4.5.2. Lineer Olmayan Destek Vektör Makineleri2. BölümYapay Sinir Ağları2.1. Yapay Sinir Ağlarının Yapısı ve Temel Bileşenleri2.1.1. Girdiler2.1.2. Ağırlıklar2.1.2. Toplama Fonksiyonu2.1.3. Aktivasyon Fonksiyonu2.1.3.1. Doğrusal Aktivasyon Fonksiyonu2.1.3.2. Basamak Aktivasyon Fonksiyonu2.1.3.3. Kutuplamalı Basamak Aktivasyon Fonksiyonu2.1.3.4. Parçalı Doğrusal Aktivasyon Fonksiyonu2.1.3.5. Sigmoid Tipli Aktivasyon Fonksiyonu2.1.3.6. Tanjant Hiperbolik Tipli Aktivasyon Fonksiyonu2.1.3.7. Sinüs Tipli Aktivasyon Fonksiyonu2.1.4. Hücrenin Çıktısı2.2. Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme İşlemi2.2.1. Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme Stratejileri2.2.1.1. Danışmanlı Öğrenme2.2.1.2. Danışmansız Öğrenme2.2.1.3. Takviyeli Öğrenme2.2.2. Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme Kuralları2.2.2.1. Kohonen Öğrenme Kuralı2.2.2.2. Hebb Öğrenme Kuralı2.2.2.3. Hopfield Öğrenme Kuralı2.2.2.3. Delta Öğrenme Kuralı2.3. Yapay Sinir Ağı Modelleri2.3.1. Tek Katmanlı Ysa2.3.1.1. Basit Algılayıcı Model2.3.1.2. Adalıne / Madalıne Modeli2.3.2. Çok Katmanlı Ysa2.3.2.1. Geri Yayılım Algoritması2.3.2.2. Geri Yayılma Ağları2.3.2.2. İleri Beslemeli Ağlar2.3.3. LVQ Ağları2.3.4. Art Ağları2.3.5. Hopfield Ağı2.3.5. Jordan Ağı2.3.6. Elman Ağı2.4. Yapay Sinir Ağ Tasarımı2.4.1. Model Mimarisi Seçimi2.4.2. Öğrenme Algoritması Seçimi2.4.3. Gizli Katman ve Düğümlerin Sayısının Belirlenmesi2.4.4. Gizli Katman Nöron Sayısının Belirlenmesi2.4.5. Ysa Parametrelerinin Belirlenmesi2.4.5.1. Başlangıç Ağırlık Değerlerinin Belirlenmesi2.4.5.2. Öğrenme Oranının Belirlenmesi2.4.5.3. Momentum Katsayısının Belirlenmesi2.4.5.4. Aktivasyon Fonksiyonu Seçimi2.4.5.5. Verilerin Normalizasyonu2.4.5.6. Eğitim ve Test Setlerinin Belirlenmesi2.4.5.7. Ysa Eğitimi ve Testi2.4.5.8. Eğitimin Sonlandırılması2.4.5.9. Ysa Performans Ölçütlerinin Belirlenmesi2.4. Yapay Sinir Ağlarının Avantajları2.5. Yapay Sinir Ağlarının Dezavantajları2.6. Yapay Sinir Ağları Uygulama Alanları3. BölümFinansal Başarısızlık3.1. Finansal Başarısızlığın Tanımı3.3.1. Finansal Başarısızlığın Nedenleri3.1.1.1. Finansal Başarısızlığa Etki Eden İçsel Faktörleri3.1.1.2. Finansal Başarısızlığa Etki Eden Dışsal Faktörler3.2. Finansal Başarısızlığın Düzeltilmesinde Alınabilecek Tedbirler3.3. Finansal Başarısızlık Tahmini Önemi3.3.1. İşletme Yöneticileri Açısından Önemi3.3.2. Kredi Kurumları Açısından Önemi3.3.3. Yatırımcılar Açısından Önemi3.3.4. Bağımsız Denetçi ve Analistler Açısından Önemi3.3.5. İş Ve İşçi Kuruluşları Açısından Önemi3.3.6. Devlet Açısından Önemi3.4. Finansal Başarısızlık Tahmin Modelleri3.4.1. Finansal Başarısızlıkta Kullanılan Tek Boyutlu Modeller3.4.2. Finansal Başarısızlıkta Kullanılan Çok Boyutlu Modeller3.4.2.1. Binary Lojistik Regresyon Modeli3.4.2.2. Probit Regresyon Modeli3.4.2.3. Diskriminant Analizi3.4.2.4. Çoklu Regresyon Modeli3.5. Finansal Başarısızlık Tahmini Üzerine Yapılan Çalışmalar4. BölümUygulama4.1.Uygulamada Kullanılan Yöntemler ve Yazılımlar4.2.Uygulamanın Konusu ve Amacı4.3.Analizde Kullanılan Değişkenlerin Seçimi4.4.Finansal Başarısızlık Tahmini İçin Kurulan Modeller4.4.1.Model 14.4.2.Model 24.4.3.Model 34.4.4.Model 44.5.Model 1: 28 Değişkenin Tümü İçin Analiz Sonuçları4.5.1.Model 1 İçin Kullanılan Ysa Mimarisinin Yapısı4.5.2. Model 1 İçin C5.0 Algoritması Tarafından Elde Edilen Karar Ağacı4.5.3.Başarısızlıktan Bir Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.5.4.Başarısızlıktan İki Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.5.5. Başarısızlıktan Üç Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.5.6.Başarısızlıktan Dört Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.5.7. Model 1'in Sınıflandırma Sonuçlarının Karşılaştırılması4.6.Model 2: 4 Değişken İçin Analiz Sonuçları4.6.1.Model 2 İçin Kullanılan Ysa Mimarisinin Yapısı4.6.2.Model 2 İçin C5.0 Algoritması Tarafından Elde Edilen Karar Ağacı4.6.3.Başarısızlıktan Bir Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.6.4.Başarısızlıktan İki Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.6.5.Başarısızlıktan Üç Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.6.6.Başarısızlıktan Dört Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.6.7.Model 2'nin Sınıflandırma Sonuçlarının Karşılaştırılması4.7.Model 3: 3 Değişken İçin Analiz Sonuçları4.7.1.Model 3 İçin Kullanılan Ysa Mimarisinin Yapısı4.7.2.Model 3 İçin C5.0 Algoritması Tarafından Elde Edilen Karar Ağacı4.7.3.Başarısızlıktan Bir Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.7.4.Başarısızlıktan İki Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.7.5.Başarısızlıktan Üç Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.7.6.Başarısızlıktan Dört Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.7.7.Model 3'ün Sınıflandırma Sonuçlarının Karşılaştırılması4.8.Model 4: 12 Değişken İçin Analiz Sonuçları4.8.1. Model 4 İçin Kullanılan Ysa Mimarisinin Yapısı4.8.2.Model 4 İçin C5.0 Algoritması Tarafından Elde Edilen Karar Ağacı4.8.3.Başarısızlıktan Bir Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.8.4.Başarısızlıktan İki Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.8.5. Başarısızlıktan Üç Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.8.6.Başarısızlıktan Dört Yıl Öncesi İçin Tahmin YöntemlerininKarşılaştırılması4.8.7.Model 4'ün Sınıflandırma Sonuçlarının Karşılaştırılması4.9.Sınıflandırma Matrisinin Ayırıcı Gücünün Testi4.10. 2010 Yılı Finansal Başarısızlık Tahmin Sonuçları4.11.Tüm Yıllar İçin Tahmin Modellerinin Performansları