Corporate ratings and a model proposition for manufacturing industry at borsa İstanbul

Firma derecelendirme sürecinde, istatistiki yöntemler ile uzman değerlendirmesine dayalı yöntemlerin birlikte kullanılması gereği yaygın kanaat olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada, imalat sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın derecelendirme notunun belirlenmesi sürecinde, uzman değerlendirmesine baz oluşturacak notun tespiti için, lojistik regresyon ve karar ağacı C5 ve CHAID algoritmaları kullanılarak modeller oluşturulmuştur. Çalışmada, payları Borsa İstanbul pay piyasasında işlem gören ve imalat sektöründe faaliyet gösteren 206 firmanın, 2007-2013 dönemine ait kamuya açıklanmış yıllık finansal tabloları ve finansal tablo dipnotları esas alınarak hesaplanan 35 finansal oran bağımsız değişken; firmanın finansal açıdan "iyi" veya "kötü" olma durumları ise bağımlı değişken olarak kullanılmıştır. "Kötü" firmaların belirlenmesinde sayısal olmayan ölçütler kullanılmıştır. Geliştirilen her üç modelin doğru sınıflandırma oranları kabul edilebilir düzeydedir. Karar ağaçlarından C5 algoritması ile oluşturulan modelin diğerlerine göre daha başarılı olduğu, zira "kötü" firmaları doğru sınıflandırma oranının diğerlerinden yüksek olduğu görülmektedir. Geliştirilen modeller kullanılarak, derecelendirmesi yapılmak istenen bir firmanın "iyi" veya "kötü" olma olasılığı belirlenebilecek ve önerilen ölçek baz alınarak firmaya derece notu verilebilecektir. Öte yandan, geliştirilen modeller yardımıyla bir firmaya atanacak derecelendirme notunun nihai olmadığı göz önünde bulundurulmalıdır.The necessity of using statistical techniques and Experts' judgments jointly is generally accepted in the rating process. In this study it is aimed to develop models using logistic regression and decision tree algorithms C5 and CHAID for the forecasting the rating note of a manufacturing company that form the basis to expert evaluation. Under the scope of this study 35 financial ratios are used as the independent variables, which are calculated on the grounds of annual financial statements and their notes during the period of 2007-2013 which are declared by the 206 listed manufacturing companies on Borsa Istanbul equity market; and the status of the companies being "good" or "bad" based on financial capability is used as the dependent variable. Nonnumeric criteria are used for determination of the "bad" companies. Percentage of correct classification of each of the three developed models are at acceptable levels. The model of the decision trees algorithm C5 appeared to be more successful than the others, since its' percentage of correct classification of "bad" companies is higher than the others. By using the developed models, probability of a company being "good" or "bad" can be estimated and using the proposed scale rating note can be appointed of the company that rating wanted to be performed. On the other hand, it should be kept in mind that the appointed rating note developed by models, is not final