Şirket Değerlemesinde Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Kullanımına Yönelik Bir Uygulama: Holding Şirketleri Örneği

Uluslararası ekonomi ve yenilik dergisi Pub Date : 2024-04-08 DOI:10.20979/ueyd.1436560

Onur Şeyranlıoğlu, Alper Karavardar

{"title":"Şirket Değerlemesinde Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Kullanımına Yönelik Bir Uygulama: Holding Şirketleri Örneği","authors":"Onur Şeyranlıoğlu, Alper Karavardar","doi":"10.20979/ueyd.1436560","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu araştırmanın amacı, şirket değerini etkileyen unsurların tespit edilmesi, bu unsurlardan hareketle finansal oranlar/veriler kullanılarak Türkiye’de Borsa İstanbul Yatırım ve Holding Endeksi’nde (BİST XHOLD) işlem gören holding şirketlerinin şirket değerlerini tahmin etme aracı olarak makine öğrenimi algoritmalarından Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri (DVM), Karar Ağaçları (KA) ve Rastgele Orman (RO) ile uygulanabilirliğini ortaya koymaktır. Belirtilen algoritmalar ile dört adet model kurulmuş ve bu modellerin tahmin gücü sınanmıştır. Bulgulara göre piyasa değerini R2, MAE ve RMSE ölçütleri baz alınarak YSA algoritmasının daha güçlü tahmin ürettiği görülmüştür. Bu araştırma ile şirket değerinin tahminine ve gelecek fiyatların öngörüsüne yönelik literatür incelenmiş, finansal oranlar/verileri içeren bütüncül bir yapı ortaya koyularak, yatırımcılara ve analistlere hisse senedi yatırımlarında ve şirket değerleme süreçlerinde makine öğrenimi algoritmaları ile geleneksel değerleme yaklaşımlarına kıyasla farklı bir bakış açısı sunulmuştur.","PeriodicalId":485112,"journal":{"name":"Uluslararası ekonomi ve yenilik dergisi","volume":"12 9","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-04-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Uluslararası ekonomi ve yenilik dergisi","FirstCategoryId":"0","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20979/ueyd.1436560","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Bu araştırmanın amacı, şirket değerini etkileyen unsurların tespit edilmesi, bu unsurlardan hareketle finansal oranlar/veriler kullanılarak Türkiye’de Borsa İstanbul Yatırım ve Holding Endeksi’nde (BİST XHOLD) işlem gören holding şirketlerinin şirket değerlerini tahmin etme aracı olarak makine öğrenimi algoritmalarından Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri (DVM), Karar Ağaçları (KA) ve Rastgele Orman (RO) ile uygulanabilirliğini ortaya koymaktır. Belirtilen algoritmalar ile dört adet model kurulmuş ve bu modellerin tahmin gücü sınanmıştır. Bulgulara göre piyasa değerini R2, MAE ve RMSE ölçütleri baz alınarak YSA algoritmasının daha güçlü tahmin ürettiği görülmüştür. Bu araştırma ile şirket değerinin tahminine ve gelecek fiyatların öngörüsüne yönelik literatür incelenmiş, finansal oranlar/verileri içeren bütüncül bir yapı ortaya koyularak, yatırımcılara ve analistlere hisse senedi yatırımlarında ve şirket değerleme süreçlerinde makine öğrenimi algoritmaları ile geleneksel değerleme yaklaşımlarına kıyasla farklı bir bakış açısı sunulmuştur.

查看原文本刊更多论文

机器学习算法在公司估值中的应用：控股公司案例

本研究旨在确定影响公司价值的因素，并证明机器学习算法人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、决策树（DFT）和随机森林（RF）的适用性，通过使用基于这些因素的财务比率/数据来预测在土耳其伊斯坦布尔证券交易所投资与控股指数（BIST XHOLD）中交易的控股公司的公司价值。利用这些算法构建了四个模型，并对这些模型的预测能力进行了测试。研究结果表明，根据 R2、MAE 和 RMSE，ANN 算法对市场价值的预测能力更强。通过这项研究，我们分析了有关公司价值估算和未来价格预测的文献，提出了包括财务比率/数据在内的整体结构，并在股票投资和公司估值过程中为投资者和分析师提供了与传统估值方法相比不同的机器学习算法视角。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Uluslararası ekonomi ve yenilik dergisi

自引率

0.00%

发文量