Predicting Financial Failure Using

Predicting Financial Failure Using Decision Tree Algorithms: An Empirical Test on the Manufacturing Industry at Borsa Istanbul.

This study aims to develop a model using C5.0 and CHAID decision tree algorithms to estimate the financial failure and/or success of a given manufacturing company. Within the scope of this study, 35 financial ratios are used as independent variables calculated on the grounds of both company's annual financial statements and notes from 2007 to 2013. The dependent variable is the successful or unsuccessful status in terms of financial capability of 206 manufacturing firms listed on the Borsa Istanbul. Qualitative criteria are used to categorize the companies as successful or unsuccessful. The rates of accurate classification for both models are found to be at acceptable levels. Although the CHAID algorithm's general rate of accuracy and its rate for successful companies are greater than the rates obtained from the C5.0 algorithm for the same observations, the CHAID algorithm yielded much lower results than the C5.0 algorithm in predicting unsuccessful companies.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คาดการณ์ความล้มเหลวทางการเงินโดยใช้การตัดสินใจต้นอัลกอริทึม: การผลการทดสอบในอุตสาหกรรมการผลิตที่อิสตันบูล Borsaการศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองที่ใช้ C5.0 และ CHAID ตัดสินใจทรีอัลกอริทึมเพื่อประเมินความล้มเหลวทางการเงินและ/หรือความสำเร็จของบริษัทผู้ผลิตกำหนด ภายในขอบเขตของการศึกษานี้ อัตราส่วนทางการเงิน 35 จะใช้เป็นตัวแปรอิสระคำนวณสถานภาพของบริษัทงบการเงินประจำปีและบันทึกย่อจากปี 2007 ถึงปี 2013 ขึ้นอยู่กับตัวแปรคือ สถานะสำเร็จ หรือไม่สำเร็จในแง่ของความสามารถทางการเงินของบริษัทผลิต 206 อยู่ในอิสตันบูล Borsa เกณฑ์เชิงคุณภาพจะใช้เพื่อจัดประเภทบริษัทประสบความสำเร็จ หรือไม่สำเร็จ พบอัตราการจัดประเภทที่ถูกต้องสำหรับแบบจำลองทั้งสองจะเป็นในระดับที่ยอมรับ แม้ว่าของขั้นตอนวิธี CHAID ทั่วไปอัตราความแม่นยำและอัตราของบริษัทประสบความสำเร็จจะสูงกว่าราคาที่ได้รับจากอัลกอริทึม C5.0 สำหรับสังเกตเดียวกัน อัลกอริทึม CHAID หาผลลัพธ์มากต่ำกว่าอัลกอริทึม C5.0 ในการทำนายบริษัทไม่สำเร็จ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทำนายความล้มเหลวทางการเงินโดยใช้อัลกอริทึมการตัดสินใจต้นไม้. การทดสอบเชิงประจักษ์ในอุตสาหกรรมการผลิตที่อิสตันบูล Borsa การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนารูปแบบโดยใช้ C5.0 และขั้นตอนวิธีการตัดสินใจ CHAID ต้นไม้ที่จะประเมินความล้มเหลวทางการเงินและ / หรือความสำเร็จของ บริษัท ผู้ผลิตกำหนด ภายในขอบเขตของการศึกษานี้, 35 อัตราส่วนทางการเงินที่ใช้เป็นตัวแปรอิสระคำนวณบนพื้นฐานของงบการเงินประจำปีของ บริษัท ฯ ทั้งในและตั้งข้อสังเกตจากปี 2007 ถึงปี 2013 ขึ้นอยู่กับตัวแปรสถานะประสบความสำเร็จหรือไม่ประสบความสำเร็จในแง่ของความสามารถทางการเงินของ 206 บริษัท ผลิต จดทะเบียนใน Borsa อิสตันบูล ตามเกณฑ์คุณภาพที่ใช้ในการจัดหมวดหมู่ของ บริษัท ที่ประสบความสำเร็จหรือไม่ประสบความสำเร็จ อัตราการจัดหมวดหมู่ที่ถูกต้องสำหรับทั้งสองรุ่นจะพบว่ามีในระดับที่ยอมรับ แม้ว่าอัตราทั่วไปของอัลกอริทึม CHAID ของความถูกต้องและอัตราสำหรับ บริษัท ที่ประสบความสำเร็จมากขึ้นกว่าอัตราที่ได้รับจากอัลกอริทึม C5.0 สังเกตเดียวกันขั้นตอนวิธี CHAID ส่งผลต่ำกว่าอัลกอริทึม C5.0 ในการทำนาย บริษัท ไม่ประสบความสำเร็จ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การพยากรณ์ความล้มเหลวทางการเงินโดยใช้ขั้นตอนวิธีต้นไม้ตัดสินใจ : การทดสอบเชิงประจักษ์ในอุตสาหกรรมการผลิตที่บอร์ซา อิสตันบูล

ครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนารูปแบบการใช้ c5.0 และขั้นตอนวิธีต้นไม้ตัดสินใจ chaid ประเมินความล้มเหลวทางการเงินและ / หรือความสำเร็จของได้รับการผลิตบริษัท ภายในขอบเขตของการศึกษานี้35 อัตราส่วนทางการเงินที่ใช้เป็นอิสระตัวแปรคำนวณพื้นที่ของทั้งสองบริษัท งบการเงินประจำปีและบันทึกจาก 2007 ถึง 2013 ตัวแปรตาม คือ สภาพที่ประสบความสำเร็จหรือล้มเหลวในแง่ของความสามารถทางการเงินของ 206 การผลิตบริษัทจดทะเบียนในบอร์ซา อิสตันบูล เกณฑ์คุณภาพที่ใช้จัดหมวดหมู่ บริษัท ประสบความสำเร็จหรือล้มเหลวราคาของหมวดหมู่ที่ถูกต้องสำหรับทั้งสองรุ่นอยู่ในระดับที่ยอมรับได้ แม้ว่าอัตราความแม่นยำและอัตราของ บริษัท ที่ประสบความสำเร็จ ทั่วไป chaid อัลกอริทึมสูงกว่าอัตราที่ได้จาก c5.0 ขั้นตอนวิธีสำหรับข้อมูลเดียวกัน อัลกอริทึม chaid ให้ผลผลลัพธ์ที่ต่ำกว่า c5.0 ขั้นตอนวิธีในการประมาณการ บริษัทประสบความสําเร็จ