Bücher von ¿afak Sönmez Soyda¿

Il est extrêmement important pour les entreprises opérant dans un pays de maintenir leur propre existence et de fournir des avantages à l'économie du pays. La mondialisation des économies et les crises économiques qui en résultent dans le monde affectent négativement les économies des États et des entreprises opérant dans le monde. Dans le cadre de toutes ces situations, il est devenu impératif pour les entreprises d'être bien gérées financièrement et de prendre les mesures nécessaires avant la faillite afin de prévenir ou de minimiser l'impact de ces crises. C'est pourquoi il est important de prévoir les défaillances financières. Dans cette étude, le Z-Score d'Altman, qui est l'une des premières études des méthodes traditionnelles de prédiction des défaillances financières et qui est encore fréquemment utilisé aujourd'hui dans la prédiction des défaillances et des faillites, et les méthodes traditionnelles et modernes telles que les réseaux neuronaux artificiels, la méthode de la forêt aléatoire, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision des méthodes d'apprentissage automatique, sont comparés et expliqués. Cette étude est dérivée de la thèse de doctorat écrite par ¿afak Sönmez Soydä (Conseiller : Assoc. Dr. Handan ÇAM) en 2021 et acceptée par l'Institut d'enseignement supérieur de l'Université Gümü¿hane.

Per le aziende che operano in un Paese è estremamente importante sia mantenere la propria esistenza sia fornire benefici all'economia del Paese. La globalizzazione delle economie mondiali e le conseguenti crisi economiche nel mondo influenzano negativamente le economie degli Stati e delle imprese che operano nel mondo. Nel quadro di tutte queste situazioni, è diventato imperativo che le imprese siano gestite finanziariamente bene e che prendano le misure necessarie prima del fallimento, al fine di prevenire o minimizzare l'impatto di queste crisi. Per questo motivo, la previsione del fallimento finanziario è importante. In questo studio vengono confrontati e spiegati lo Z-Score di Altman, che è uno dei primi studi sui metodi tradizionali di previsione dei fallimenti finanziari ed è ancora oggi frequentemente utilizzato nella previsione dei fallimenti e delle bancarotte, e i metodi tradizionali e moderni come le reti neurali artificiali, il metodo della foresta casuale, le macchine a vettori di supporto, gli alberi decisionali e i metodi di apprendimento automatico. Questo studio deriva dalla tesi di dottorato scritta da ¿afak Sönmez Soydä (relatore: Assoc. Dr. Handan ÇAM) nel 2021 e accettata dal Gümü¿hane University Graduate Education Institute.

Para las empresas que operan en un país es sumamente importante tanto mantener su propia existencia como aportar beneficios a la economía del país. La globalización de las economías mundiales y las consiguientes crisis económicas en el mundo afectan negativamente a las economías de los Estados y a las empresas que operan en el mundo. En el marco de todas estas situaciones, se ha hecho imperativo que las empresas estén bien gestionadas financieramente y tomen las medidas necesarias antes del fracaso para prevenir o minimizar el impacto de estas crisis. Por esta razón, la predicción del fracaso financiero es importante. En este estudio, se comparan y explican la puntuación Z de Altman, que es uno de los primeros estudios de métodos tradicionales de predicción de quiebras financieras y que aún hoy se utiliza con frecuencia en la predicción de quiebras y quiebras, y métodos tradicionales y modernos como las redes neuronales artificiales, el método del bosque aleatorio, las máquinas de vectores de soporte, los árboles de decisión de los métodos de aprendizaje automático. Este estudio se deriva de la tesis doctoral escrita por ¿afak Sönmez Soydä (Asesor: Assoc. Dr. Handan ÇAM) en 2021 y aceptada por Gümü¿hane University Graduate Education Institute.

Für die in einem Land tätigen Unternehmen ist es äußerst wichtig, sowohl ihre eigene Existenz zu sichern als auch der Wirtschaft des Landes Nutzen zu bringen. Die Globalisierung der Weltwirtschaft und die daraus resultierenden Wirtschaftskrisen in der Welt wirken sich negativ auf die Wirtschaft der Staaten und der in der Welt tätigen Unternehmen aus. Im Rahmen all dieser Situationen ist es für Unternehmen unerlässlich geworden, finanziell gut geführt zu werden und vor dem Scheitern die notwendigen Maßnahmen zu ergreifen, um die Auswirkungen dieser Krisen zu verhindern oder zu minimieren. Aus diesem Grund ist die Vorhersage eines finanziellen Scheiterns wichtig. In dieser Studie werden Altman Z-Score, eine der ersten Studien über traditionelle Methoden zur Vorhersage von Insolvenzen und Konkursen, und traditionelle und moderne Methoden wie künstliche neuronale Netze, Random-Forest-Methode, Support Vector Machines und Entscheidungsbäume aus dem Bereich des maschinellen Lernens verglichen und erläutert. Diese Studie stammt aus der Dissertation von ¿afak Sönmez Soydä (Betreuer: Assoc. Dr. Handan ÇAM) aus dem Jahr 2021, die vom Institut für Graduiertenausbildung der Gümü¿hane-Universität angenommen wurde.

Dlq kompanij, rabotaüschih w toj ili inoj strane, krajne wazhno kak podderzhiwat' swoe suschestwowanie, tak i prinosit' pol'zu äkonomike strany. Globalizaciq mirowoj äkonomiki i woznikaüschie w swqzi s ätim äkonomicheskie krizisy w mire negatiwno wliqüt na äkonomiku gosudarstw i predpriqtij, rabotaüschih w mire. V ramkah wseh ätih situacij dlq biznesa stalo krajne wazhno gramotno uprawlqt' finansami i prinimat' neobhodimye mery do nastupleniq kraha, chtoby predotwratit' ili minimizirowat' posledstwiq ätih krizisow. Po ätoj prichine prognozirowanie finansowogo kraha imeet bol'shoe znachenie. V dannom issledowanii srawniwaütsq i ob#qsnqütsq tradicionnye i sowremennye metody, takie kak iskusstwennye nejronnye seti, metod sluchajnogo lesa, mashiny wektorow podderzhki, derew'q reshenij iz metodow mashinnogo obucheniq, i Z-Score Al'tmana, kotoryj qwlqetsq odnim iz perwyh issledowanij tradicionnyh metodow prognozirowaniq finansowyh neudach i do sih por chasto ispol'zuetsq w prognozirowanii neudach i bankrotstw. Dannoe issledowanie osnowano na doktorskoj dissertacii, napisannoj Shafakom Sönmezom Sojdashem (sowetnik: docent Handan ÇAM) w 2021 godu i prinqtoj Institutom poslediplomnogo obrazowaniq Uniwersiteta Gümüshhane.

É extremamente importante para as empresas que operam num país manter a sua própria existência e proporcionar benefícios à economia do país. A globalização das economias mundiais e as consequentes crises económicas no mundo afectam negativamente as economias dos Estados e as empresas que operam no mundo. No âmbito de todas estas situações, tornou-se imperativo que as empresas sejam bem geridas financeiramente e que sejam tomadas as medidas necessárias antes do fracasso, a fim de evitar ou minimizar o impacto destas crises. Por esta razão, a previsão da falência financeira é importante. Neste estudo, são comparados e explicados o Z-Score de Altman, que é um dos primeiros estudos de métodos tradicionais de previsão de falência financeira e que ainda hoje é frequentemente utilizado na previsão de falência, e métodos tradicionais e modernos, como as redes neuronais artificiais, o método da floresta aleatória, as máquinas de vectores de apoio, as árvores de decisão e os métodos de aprendizagem automática. Este estudo é derivado da tese de doutorado escrita por ¿afak Sönmez Soydä (Orientador: Assoc. Dr. Handan ÇAM) em 2021 e aceita pelo Instituto de Educação de Pós-Graduação da Universidade de Gümü¿hane.

It is extremely important for companies operating in a country both to maintain their own existence and to provide benefits to the country's economy. The globalization of world economies and the resulting economic crises in the world negatively affect the economies of the states and the businesses operating in the world. Within the framework of all these situations, it has become imperative for businesses to be managed financially well and to take the necessary measures before failure in order to prevent or minimize the impact of these crises. For this reason, prediction of financial failure is important. In this study, Altman Z-Score, which is one of the first studies of traditional methods in predicting financial failure and is still frequently used in failure and bankruptcy prediction today, and traditional and modern methods such as artificial neural networks, random forest method, support vector machines, decision trees from machine learning methods are compared and explained. This study is derived from the PhD thesis written by ¿afak Sönmez Soydä (Advisor: Assoc. Dr. Handan ÇAM) in 2021 and accepted by Gümü¿hane University Graduate Education Institute.