Show simple item record

dc.contributor.advisorCivan, Mehmet
dc.contributor.advisorEkşi, İbrahim Halil
dc.contributor.authorBüyükkonuklu, Buket
dc.date.accessioned2020-12-29T13:14:40Z
dc.date.available2020-12-29T13:14:40Z
dc.date.submitted2011
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/421921
dc.description.abstractFirma değeri, hisse senedi piyasasında yatırım yapmak isteyen yatırımcılar için yatırım sürecine, firma sahipleri ve finans kuruluşları için finansman sürecine yön veren önemli bir ölçüdür. Bu sebeple firma değeri, pek çok araştırmacının üzerinde çalıştığı bir alan olmuştur. Bu çalışmada firma değeri ile firmanın kaynak yapısı ilişkilendirilmiştir. Firma değerini belirleyen faktörler olarak, kaynak yapısı kalemlerine yer verilmiş, modeller bu doğrultuda oluşturulmuştur. Çalışmada Türkiye İMKB Sınai Endeksi'ne kayıtlı firmaların 2004-2008 yıllarına ait verileri kullanılmıştır. Kullanılan veriler İMKB'nin web sitesinden elde edilmiştir. Analiz yöntemi olarak belirsizlik durumlarında ve öngörüde sıklıkla kullanılan Adaptif Ağ Temelli Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi(ANFIS) ve Yapay Sinir Ağları modelleri kullanılmıştır. Geliştirilen modellerle, firmaların değerlerinin 1 yıl önceden tahmin edilebilmesi amaçlanmıştır. Sektör bazında ve sektör ayrımına gidilmeden yapılan analizlerde kurulan modeller neticesinde ANFIS'in firma değeri öngörüsünde başarılı sonuçlar verdiği, YSA ile kurulan modellerin ise yüksek hata payları ile istenilen sonucu vermediği görülmüştür. Sonuç olarak, firmanın (t+1) dönemindeki piyasa değeri çok küçük hata payları ile tahmin edilmiştir. ANFIS ve YSA modellerinin uygulanmasında MATLAB programından faydalanılmıştır.Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, ANFIS, Firma değeri,Kaynak yapısı.
dc.description.abstractFirm value is an important measure which directs investment process for investors in stock market and financing process for firm owners and financial institutions. Therefore, firm value is the field on which most researchers study. Firm value was associated with capital structure of the firm in this study. Capital structure components were handled as factors determining firm value and models were composed accordingly. In this study the data covering 2004-2008 which includes the firms that operate on textile industry on Turkey IMKB industrial index was used. The data was gathered from the official web site of IMKB. The method of ANFIS which is frequently used on uncertainty situations and prediction and Artificial Neural Networks were used. With these models, predicting firms? values one year before now were intended. As a result of the models in the analyses which are not discriminated between sectors and on the basis of sector, it was observed that ANFIS produced successful results on firm value prediction and models with Artificial Neural Network was inadequate with high error portions on prediction of firm value. In conclusion, the market value of the firm in (t+1) period was predicted with small error rates. MATLAB software was used on applying ANFIS and ANN models.Keywords: Artificial neural networks, ANFIS, Firm value, Capital structure.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectİşletmetr_TR
dc.subjectBusiness Administrationen_US
dc.titleFirma değeri ile sermaye yapısının ilişkisinin matematiksel modellerle incelenmesi
dc.title.alternativeAn investigation about the relationship between firm value and capital structure with mathematical models
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentİşletme Anabilim Dalı
dc.subject.ytmFirm value
dc.subject.ytmInvestors
dc.subject.ytmİstanbul Stock Exchange
dc.subject.ytmStocks
dc.subject.ytmArtificial neural networks
dc.subject.ytmANFIS
dc.subject.ytmFirm voluation
dc.subject.ytmCapital structure
dc.subject.ytmMathematical models
dc.identifier.yokid410183
dc.publisher.instituteSosyal Bilimler Enstitüsü
dc.publisher.universityGAZİANTEP ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid280421
dc.description.pages103
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess