Bu çalışmada Borsa İstanbul İmalat Sanayi sektöründe faaliyet gösteren 51 manipüle edilmiş ve 51 manipüle edilmemiş toplam 102 işletmeye ait pay senedinin 3-9 ay öncesinden piyasa manipülasyonuna maruz kalıp kalmama durumu tahmin edilmiştir. İlgili şirketlerin mali tablo ve nitel verileri elde edilerek sınıflandırma içinYapay Sinir Ağları (ANN), Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı (CART), C5.0 Karar Kuralı Türetme Algoritması ve Lojistik Regresyon (LR) yöntemleri kullanılmıştır. Genel sınıflandırma doğruluğu sırasıyla ANN (%86,67), CART (%80,00), C5.0 (%76,67) ve LR (%70,00) olarak bulunmuştur. C5.0 algoritması test örneğinde yer alan 15 manipüle edilen pay senetlerinin 14’ünü doğru tahmin ederek %93,33 sınıflandırma başarısı göstermiştir. ANN test örneğinde bulunan 15 manipüle edilmemiş pay senedinin 14’ünü doğru tahmin ederek %93,33 sınıflandırma başarısı göstermiştir. Bu çalışmada tüm yöntemler %70’in üzerinde tahmin performansıgösterdiğinden, ilgililerin yapacakları pay senedi manipülasyon tahmini analizlerine bu modeller de dahil edilebilecektir.
In this study, 102 businesses, 51 manipulated and 51 non-manipulated, operating in the Borsa Istanbul Manufacturing Industry have been predicted 3-9 months before whether their stock price will be manipulated. Artificial Neural Networks (ANN), Classification and Regression Tree (CART), C5.0 decision tree algorithm and Logistic Regression (LR) methods were used for classification by obtaining financial statements and qualitative data of related businesses. Overall classification accuracy was found as ANN (86.67%), CART (80.00%), C5.0 (76.67%) and LR (70.00%), respectively. The C5.0 algorithm predicted 14 of the 15 manipulated stocks and achieved 93.33% classification accuracy. ANN predicted 14 of the 15 nonmanipulated stocks and achieved 93.33% classification accuracy. In this study, since all methods have over 70% predicton performance, related models can also be included in stock manipulation prediction analyzes.
