Estimating bankruptcy probability using fuzzy logic: An application to a panel of US and Turkish industries
dc.contributor.advisor | Ulusoy, Veysel | |
dc.contributor.author | Özari, Çiğdem | |
dc.date.accessioned | 2021-05-08T08:04:51Z | |
dc.date.available | 2021-05-08T08:04:51Z | |
dc.date.submitted | 2011 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/640811 | |
dc.description.abstract | Merton Model opsiyon fiyatlama yöntemini kullanarak finansal şirketlerin batma olasılıklarının hesaplanmasında kullanılan bir modeldir. Biz bu çalışmada, Merton Model kullanarak şirketlerin batma olasılıklarını hesapladık. Öncelikle, IMKB100 içinde yer alan finansal şirketler için Merton Model kullanarak batma olasılıklarını hesapladık, değerlerin sıfır ve bire çok yakın olduğunu ya da seneden seneye olan geçişlerde değişkenliğin çok yoğun olduğunu gözlemledik. Bu sonuçlarla çalışmamızdaki ana amacımızı, Merton Modeli de kullanarak, sektörden bağımsız, yani tüm şirketler için yorumlayabileceğimiz ve karşılaştırabileceğimiz bir endeks oluşturmak olarak değiştirdik. Literatürde, şirketlerin finansal durumlarını yorumlayabilmek için çok sayıda finansal rasyolar olduğunu ve bu finansal rasyoların yorumlarının firmaların ait olduğu sektörlerle de ilişkilendiği bilinmektedir. Bu ilişki yüzünden, oluşturmak istediğimiz endeksi bulanık mantık kullanarak oluşturmamız gerektiğine karar verdik. Literatürde çok sayıda yeterli ve anlamlı finansal rasyolarla karşılaştığımızdan, şirketlerin batma olasılıklarını yorumlayabilecek için her bir finansal rasyoya tek tek bakmak yerine; çok sayıda olan finansal rasyolara faktör analizi uygulayarak, aynı açıklamayı yapacak daha az sayıda finansal rasyolar belirledik. Ulaştığımız sayı bulanık mantık uygulamamızı kişiselleştireceğinden, faktör analizi ile elimine ettiğimiz finansal rasyoları kümeleme yöntemi kullanarak bir kez daha elimine ettik. Böylelikle, bulanık mantık kullanarak oluşturacağımız değişkenimizin girdi değişkenlerini belirlemiş olduk. Bu değişkenleri ve arasındaki ilişkiyi inceleyerek, değişkenler arasında kuralları belirleyerek modelimiz oluşturduk. Böylelikle Merton modeli de dâhil ederek, bulanık mantık kullanarak şirketlerin batma olasılıklarını daha hassas ve sektörden bağımsız olarak hesapladık. Son olarak bulduğumuz endeksi makroekonomik göstergelerle açıkladık.Anahtar Kelimeler: Merton Model, Kümeleme, Bulanık Mantık, Batma Olasılığı | |
dc.description.abstract | The main purpose of this study is to show how a Merton Model approach can be used to develop a new measure of company failures? probability independent from their sectors.In this study, a new index, Fuzzy-bankruptcy index, is created which explains the default probability of any firm X, independent from the sector it belongs. In the construction process in order to reduce the relativity of financial ratios due to the fact that their interpretation change with time and according to different sectors, fuzzy logic is used. For the fuzzy process, we used five input variables, four of them are chosen from both factor analysis and clustering and the last input variable calculated from Merton Model. Looking back to the default history of firms, one can find different reasons such as managerial arrogance, fraud and managerial mistakes which are responsible for the very sad endings of well-known companies like Enron, K-Mart and even the country Argentina. Thus, we hope with the help of our Fuzzy-bankruptcy index one could be able to get a better insight into the financial situation a company is in, and it could also prevent credit loan companies from investing in the wrong firm and possibly from losing the entire investment.This study is organized as seven chapters. Chapter one explains the factor analysis. Chapter two gives the definition of probability of default and outlines the methods for estimating default probability. It reviews the literature on estimating the default probabilities, the Merton Model and its extensions. Chapter three explains the cluster analysis and fuzzy logic. It reviews the literature on clustering and methods of clustering, especially explains the method of how to cluster variables in detail. Second part of chapter three explains fuzzy logic and its applications. It reviews the literature on applications of fuzzy logic and how and why we use fuzzy logic in our model. Chapter four gives the information of our study and describes the model we studied. Chapter five investigates the relationship between macro-economic factors and probability of default and Chapter six concludes. Chapter seven is appendix of our study.Keywords: Merton Model, Clustering, Fuzzy Logic, Default Probability | en_US |
dc.language | English | |
dc.language.iso | en | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Bankacılık | tr_TR |
dc.subject | Banking | en_US |
dc.title | Estimating bankruptcy probability using fuzzy logic: An application to a panel of US and Turkish industries | |
dc.title.alternative | Mikro panel veri analizi ve bulanık mantık metodolojisi ile firmaların piyasadan çekilme olasılıklarının tahmini: Türk ve Amerikan firmaları üzerine bir uygulama | |
dc.type | doctoralThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Finans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı | |
dc.subject.ytm | Banking sector | |
dc.subject.ytm | Fuzzy logic | |
dc.subject.ytm | Panel data models | |
dc.subject.ytm | Turkey | |
dc.subject.ytm | America | |
dc.subject.ytm | Cluster analysis | |
dc.subject.ytm | Financial markets | |
dc.subject.ytm | Merton?s Strain Theory | |
dc.subject.ytm | Default probability | |
dc.identifier.yokid | 422106 | |
dc.publisher.institute | Sosyal Bilimler Enstitüsü | |
dc.publisher.university | KADİR HAS ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 300573 | |
dc.description.pages | 166 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |