The purpose of this study is to determine the factors affecting company value and to demonstrate the applicability of machine learning algorithms Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Machines (SVM), Decision Trees (DT) and Random Forest (RF) as a means of predicting company values of holding companies traded in Borsa Istanbul Investment and Holding Index (BIST XHOLD) in Türkiye by using financial ratios/data based on these factors. Four models were constructed with these algorithms and the predictive power of these models was tested. According to the findings, it was observed that the ANN algorithm produced a stronger prediction of market value based on R2, MAE and RMSE. With this research, the literature on the estimation of company value and prediction of future prices has been analysed, a holistic structure including financial ratios/data has been presented, and a different perspective has been presented to investors and analysts in stock investments and company valuation processes compared to traditional valuation approaches with machine learning algorithms.
Company Valuation Artificial Neural Networks Support Vector Machines Decision Trees Random Forest
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.
Şirket Değerlemesi Yapay Sinir Ağları Destek Vektör Makineleri Karar Ağaçları Rastgele Orman
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Finance |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Early Pub Date | April 8, 2024 |
Publication Date | April 26, 2024 |
Submission Date | February 13, 2024 |
Acceptance Date | April 8, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 10 Issue: 1 |
International Journal of Economics and Innovation