---
type: "Akademik Makale Analizi"
title: "BIST Sanayi Endeksi'nde Finansal Başarısızlık Tahmini: Geleneksel Modellerin ve Kümelenme Tekniklerinin Değerlendirilmesi"
description: "Küresel ekonomik dalgalanmalar ve finansal krizler, şirketlerin yükümlülüklerini yerine getiremeyerek iflas veya tasfiye riskiyle karşı karşıya kalması anlamına gelen finansal sıkıntı kavramını yönetim ve finans literatürünün merkezine taşımıştır. Şirket yöneticileri, yatırımcılar ve kredi verenler"
resource: "https://makaleanalizi.com/sosyal-bilimler/isletme-ekonomi-ve-iletisim/bist-sanayi-endeksinde-finansal-basarisizlik-tahmini-geleneksel-modellerin-ve-kumelenme-tekniklerinin-degerlendirilmesi"
doi: "10.30784/epfad.1370893"
authors: ["Ömer Serkan GÜLAL", "Gökhan SEÇME", "Eda KÖSE"]
citation: "GÜLAL, Ö. S., SEÇME, G., KÖSE, E. (2023). Predicting Financial Distress in the BIST Industrials Index: Evaluating Traditional Models and Clustering Techniques. Ekonomi Politika ve Finans Arastirmalari Dergisi, 8(4), 660-680. https://doi.org/10.30784/epfad.1370893"
publicationType: "quantitative-empirical"
discipline: "Sosyal Bilimler"
subDiscipline: "İşletme, Ekonomi ve İletişim"
evidenceCount: 10
tags: ["Finansal Sıkıntı", "Altman Z-skor", "S-skor Yöntemi", "K-Ortalamalar Kümeleme"]
timestamp: "2026-08-26T08:06:10.641Z"
---

# BIST Sanayi Endeksi'nde Finansal Başarısızlık Tahmini: Geleneksel Modellerin ve Kümelenme Tekniklerinin Değerlendirilmesi

Özgün başlık: Predicting Financial Distress in the BIST Industrials Index: Evaluating Traditional Models and Clustering Techniques
DOI: https://doi.org/10.30784/epfad.1370893
Künye (APA 7): GÜLAL, Ö. S., SEÇME, G., KÖSE, E. (2023). Predicting Financial Distress in the BIST Industrials Index: Evaluating Traditional Models and Clustering Techniques. Ekonomi Politika ve Finans Arastirmalari Dergisi, 8(4), 660-680. https://doi.org/10.30784/epfad.1370893

Bilim alanı: [Sosyal Bilimler](/okf/sosyal-bilimler/index.md) › İşletme, Ekonomi ve İletişim

# Alan bağlamı

Küresel ekonomik dalgalanmalar ve finansal krizler, şirketlerin yükümlülüklerini yerine getiremeyerek iflas veya tasfiye riskiyle karşı karşıya kalması anlamına gelen finansal sıkıntı kavramını yönetim ve finans literatürünün merkezine taşımıştır. Şirket yöneticileri, yatırımcılar ve kredi verenler açısından erken uyarı mekanizmalarının geliştirilmesi büyük önem taşırken, geleneksel Altman Z-skoru ve Springate S-skoru gibi çok değişkenli modeller ile makine öğrenmesi temelli kümeleme algoritmalarının gelişmekte olan piyasalardaki ayrıştırma başarısı tartışılmaktadır. Türkiye gibi finansal başarısızlığın resmi olarak ilan edilmesinden kaçınıldığı ve iflas süreçlerinin nadir işletildiği gelişmekte olan pazarlarda, geleneksel modellerin ayırt edicilik kapasitesinin sınırlı kalması ve denetimsiz öğrenme tekniklerinin bu boşluğu nasıl doldurabileceği sorusu temel bir araştırma problemi oluşturmaktadır.

# Akademik özet

Finansal krizler ve küresel ekonomik dalgalanmalar, şirketlerin borç yükümlülüklerini yerine getiremeyerek tasfiye veya iflas riskiyle yüzleşmesi biçiminde tanımlanan finansal sıkıntı kavramını güncel finans araştırmalarının odağına yerleştirmiştir. Firmaların finansal performanslarındaki bozulmaları önceden tespit etmek; yatırımcılar, kredi veren kuruluşlar, şirket yöneticileri ve makroekonomik istikrar açısından kritik bir erken uyarı işlevi görür. Literatürde Altman Z-skoru ve Springate S-skoru gibi geleneksel modeller uzun yıllardır yaygın biçimde kullanılmakla birlikte, resmi iflas tanımlarının esnek olduğu veya firmaların iflas ilanından kaçındığı gelişmekte olan piyasalarda bu modellerin ayrıştırma yeteneğinin yetersiz kalabildiği gözlenmektedir. Bu doğrultuda, verideki gizli örüntüleri öncül bir resmi sınıflandırmaya ihtiyaç duymaksızın ortaya koyabilen veri madenciliği ve makine öğrenmesi tekniklerinin geleneksel modellere kıyasla ne derece etkin sonuçlar sunduğu sorusu incelemenin temel odak noktasını oluşturmaktadır.

Bu çalışma, Borsa İstanbul Sanayi Endeksi'nde (XUSIN) 2011-2021 yılları arasında kesintisiz verisi bulunan 24 imalat sanayi şirketinin firma düzeyindeki finansal oranlarını inceleyerek finansal sıkıntı riskini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Araştırmada veri kaynağı olarak Thomson Reuters Datastream ve Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP) bilançoları kullanılmıştır. İncelemede geleneksel Altman Z-skoru, Altman Z'-skoru ve Springate S-skoru modellerinin yanı sıra firma düzeyindeki somut mali durum kriterleri (üst üste 2 yıl zarar etme, varlıklarda %10 azalma, negatif özsermaye) hesaplanmış; ardından makine öğrenmesi yaklaşımlarından K-ortalamalar (K-means) kümeleme algoritması uygulanmıştır. K-ortalamalar yöntemiyle şirketler 2'li (başarılı ve daha az başarılı/riskli) ve 3'lü (riskli, daha az riskli ve risksiz) gruplar halinde her yıl için ayrı ayrı kümelenerek finansal göstergelere dayalı ayrıştırma gücü test edilmiştir.

Elde edilen ampirik bulgular, Altman Z-skoru modelinin Türkiye imalat sanayi şirketlerini neredeyse tamamen başarısız veya riskli kategoride sınıflandırdığını ve ayırt edicilik kapasitesinin son derece düşük kaldığını göstermektedir. Altman Z'-skoru ve Springate S-skoru modelleri ise şirketlerin yarıdan fazlasını başarılı olarak gruplamış; ancak geleneksel modeller ile somut finansal kriterlerin tamamında ortak sınıflandırmaya giren firma sayısının yıllar itibarıyla son derece sınırlı kaldığı (2011, 2012, 2015 ve 2017'de sadece 2 firma; 2021'de ise hiçbir firma) tespit edilmiştir. Buna karşılık K-ortalamalar kümeleme algoritması, şirketlerin finansal oranlar arasındaki Öklid mesafelerine dayalı ayrışma yeteneği sayesinde firmaları karakteristik özelliklerine göre net bir şekilde gruplayabilmiştir. Özellikle 2012 küresel kriz döneminde SASA ve Vestel gibi ihracat kapasitesi yüksek şirketlerin başarılı kümede tek başlarına ayrışması, algoritmanın gizli finansal ilişkileri yakalama gücünü ortaya koymuştur.

Çalışmanın sonuçları, gelişmekte olan piyasalarda geleneksel istatistiksel iflas modellerinin tek başına kullanılmasının yanıltıcı sonuçlar doğurabileceğini, buna karşın denetimsiz makine öğrenmesi tekniklerinin finansal sıkıntı tahmininde daha yüksek bir ayırıcı güce sahip olduğunu doğrulamaktadır. Yazarlar, K-ortalamalar algoritmasının resmi bir iflas tanımına veya ön etiketlemeye gerek duymadan şirketleri mali bünyelerine göre sıralayabildiğini belirtmektedir. Literatür taraması açısından bu çalışma; BİST imalat sektöründe geleneksel ve yapay zeka temelli tekniklerin 11 yıllık boylamsal bir süreçte karşılaştırmalı analizini sunarak finans araştırmalarında veri madenciliği yöntemlerinin kullanımını destekleyen güçlü bir ampirik referans oluşturmaktadır.

# Araştırmanın amacı

Bu çalışmanın amacı, BIST Sanayi Endeksi'nde (XUSIN) yer alan şirketlerin firma düzeyindeki finansal oranlarını kullanarak K-ortalamalar kümeleme algoritması, Altman Z-skoru ve Springate S-skoru yöntemleriyle finansal sıkıntı durumlarını tahmin etmek ve geleneksel yöntemler ile makine öğrenmesi tekniklerinin ayırıcı gücünü karşılaştırmaktır.

# Yöntem ve tasarım

Çalışmada, BIST Sanayi Endeksi'nde yer alan şirketlerin finansal başarısızlık risklerini tahmin etmek amacıyla nicel ampirik bir araştırma deseni benimsenmiş; geleneksel Altman Z-skoru, Z'-skoru ve Springate S-skoru modelleri ile K-ortalamalar kümeleme algoritması karşılaştırmalı olarak uygulanmıştır.

# Bulgular ve önermeler

1. Altman Z-skoru modeli, inceleme dönemi boyunca BIST Sanayi Endeksi'ndeki imalat şirketlerinin büyük çoğunluğunu başarısız olarak sınıflandırarak Türkiye imalat sektörü için yetersiz bir ayırıcı güç sergilemiştir.
2. K-ortalamalar kümeleme algoritması, şirketlerin finansal oranlarındaki gizli benzerlik ve farklılıkları gruplayarak geleneksel skorlama modellerine kıyasla daha yüksek bir ayırıcılık ve doğru kümeleme performansı sunmuştur.
3. Geleneksel finansal başarısızlık modelleri (Z-skoru, Z'-skoru ve S-skoru) ile firma düzeyi mali durum kriterlerinin tamamında aynı gruba atanan şirket sayısı son derece düşük kalmış, 2021 yılında ise hiçbir şirket tüm yöntemlerde aynı grupta yer almamıştır.
4. 2'li K-ortalamalar kümeleme analizinde 2012 kriz döneminde yalnızca ihracat kapasitesi yüksek iki firma (SASA ve Vestel) finansal açıdan sağlıklı kümede yer almış, 2014 sonrası görece istikrarlı dönemlerde ise satış, kâr ve borç göstergelerinin etkisiyle kümeler daha karmaşık hale gelmiştir.

# Yazarın tartışması

Araştırma bulguları, Altman Z-skoru gibi geleneksel Çok Değişkenli Diskriminant Analizi modellerinin Türkiye imalat sektöründeki şirketleri ağırlıklı olarak başarısız kategoride sınıflandırdığını ve dinamik piyasa koşullarında yeterli ayrıştırma sağlayamadığını göstermektedir. BIST Sanayi Endeksi'nde işlem gören firmaların finansal performansları incelendiğinde, geleneksel skorlama modellerinin sunduğu katı eşik değerlerinin piyasa gerçekleriyle her zaman örtüşmediği görülmüştür.

Yazarlar, bu durumun temel nedenini Türkiye piyasasında finansal sıkıntının resmi ve yasal olarak net tanımlanmaması, şirketlerin iflas başvurusunda bulunmaktan kaçınması ve makroekonomik dalgalanmaların finansal oranlar üzerindeki dönemsel baskılarıyla açıklamaktadır. Bu doğrultuda, etiketlenmiş verilere veya resmi iflas tanımlarına ihtiyaç duymayan gözetimsiz öğrenme tekniklerinin kullanımı zorunlu hale gelmektedir.

Tartışma bölümünde elde edilen sonuçlar literatürle ilişkilendirilmiş; Altman ve Springate modellerinin Çin gibi pazarlarda yüksek doğrulukla çalışmasına karşın Brezilya piyasasını inceleyen Bassetto ve Kalatzis (2011) ile benzer şekilde, kümeleme tekniklerinin gelişmekte olan piyasa koşullarında finansal kısıtları ve riskleri belirlemede daha esnek ve güçlü sonuçlar ürettiği tespit edilmiştir.

Sonuç olarak, makine öğrenmesi temelli K-ortalamalar algoritmasının yüksek ayırma kapasitesi sayesinde yatırımcılar, alacaklılar ve şirket yöneticileri için geleneksel modellere kıyasla çok daha güvenilir ve gerçekçi bir erken uyarı mekanizması sunduğu, gelecek araştırmalarda farklı sektörler ve ek finansal oran birleşimleriyle modelin genişletilebileceği vurgulanmaktadır.

# Yazarın sonucu

Geleneksel finansal başarısızlık modelleri Türkiye gibi finansal sıkıntının resmi olarak tanımlanmadığı ve şirketlerin iflas başvurusundan kaçındığı gelişmekte olan piyasalarda yetersiz ayırıcılık sunmaktadır. K-ortalamalar kümeleme algoritması ise verideki gizli ilişkileri ve finansal oran benzerliklerini değerlendirerek yatırımcılar, alacaklılar ve yöneticiler için daha yüksek ayırma gücü ve güvenilir kümeleme sonuçları sağlamaktadır.

# Literatürdeki işlevi

Bu çalışma, gelişmekte olan piyasalarda şirketlerin finansal başarısızlık risklerinin öngörülmesinde geleneksel parametrik diskriminant modelleri ile gözetimsiz makine öğrenmesi algoritmalarının performansını karşılaştırmalı olarak inceleyen nitelikli bir ampirik araştırmadır. Literatürde ağırlıklı olarak etiketlenmiş veri setleriyle çalışılan denetimli öğrenme yaklaşımlarının aksine, resmi iflas tanımının nadir görüldüğü pazarlarda K-ortalamalar kümeleme algoritmasının finansal oranlardaki gizli yapıları açığa çıkarma gücünü kanıtlamaktadır. Çalışma, BIST Sanayi Endeksi verileri üzerinden geleneksel modellerin aşırı muhafazakar ve kısıtlayıcı sınıflandırma sonuçlarını göstererek ampirik finans literatüründeki metodolojik tartışmalara katkı sunmaktadır.

Önceki çalışmalarla ilişkisi: Çalışma, Altman (1968) tarafından geliştirilen Z-skoru ve Springate (1978) S-skoru gibi klasik çok değişkenli diskriminant analizi modellerinin kuramsal temellerini esas almaktadır. Ancak bu geleneksel modellerin varsayımlarının gelişmekte olan ülke piyasalarında yarattığı aşırı katı ve tekdüze kümeleme sorununu vurgulayarak Bassetto ve Kalatzis (2011) ile Tsai (2014) tarafından savunulan esnek ve gözetimsiz kümeleme teknikleri çizgisine eklemlenmektedir. Makale, Türkiye ölçeğinde finansal sıkıntının resmi olarak yasal belgelere yansımaması olgusunu dikkate alarak geleneksel skorlama yöntemlerinin ayrıştırma yetersizliğini ampirik verilerle ortaya koymakta ve literatürdeki geleneksel-çağdaş model karşılaştırmalarını genişletmektedir.

Literatür taramasına katkısı: Gelişmekte olan ekonomilerde finansal sıkıntı tahmini yapacak araştırmacılar için bu makale, geleneksel diskriminant modellerinin katı eşik değerlerinin yarattığı sapmaları gösteren metodolojik bir referans işlevi görmektedir. Literatür taramalarında, resmi iflas bildirimlerinin kısıtlı olduğu pazarlarda finansal oranların K-ortalamalar kümeleme algoritmasıyla değerlendirilmesinin sağladığı esneklik ve yüksek ayırma gücü ampirik olarak belgelenmektedir. İnceleme; finansal kriz dönemlerinde (örneğin 2012) ihracat kapasitesi gibi spesifik firma niteliklerinin kümelenme davranışları üzerindeki saptayıcı rolünü açıklayarak gelecek araştırmalara kuramsal ve metodolojik bir çerçeve sunmaktadır.

# Tez ve makale araştırmalarında kullanım

- **Geleneksel Altman Z-skoru modeli gelişmekte olan piyasalarda şirketlerin büyük kısmını başarısız olarak sınıflandırarak yetersiz bir ayrıştırma sergiler.** — Gelişmekte olan ülkelerde geleneksel skora dayalı iflas tahmin modellerinin sınırlılıklarını tartışırken, BIST Sanayi Endeksi firmalarının Z-skoru ile yapılan analizlerinde hemen tüm firmaların başarısız grupta toplanması bulgusu kanıt olarak sunulabilir.
- **Resmi iflas etiketinin bulunmadığı veri setlerinde K-ortalamalar kümeleme algoritması gözetimsiz öğrenme esnekliği ile finansal sıkıntıyı öngörmede etkindir.** — Tez çalışmalarında veri madenciliği ve gözetimsiz makine öğrenmesi yöntemlerinin seçim gerekçesi açıklanırken, etiketlenmemiş finansal veri setlerinde K-ortalamalar algoritmasının ayrıştırma başarısına dair bu makalenin yöntemsel tespiti referans verilebilir.
- **K-ortalamalar algoritması yüksek ayrıştırma kabiliyeti sayesinde finansal sıkıntı tahmininde geleneksel skorlama modellerine göre daha güvenilir sonuçlar üretir.** — Bulguların literatürle karşılaştırıldığı tartışma bölümünde, veri madenciliği tekniklerinin geleneksel oran analizlerine kıyasla karar alıcılara sağladığı üstün doğru sınıflandırma kapasitesi bu çalışmanın sonuçlarıyla desteklenebilir.

# Türetilebilir araştırma soruları

- **İmalat dışı hizmet ve teknoloji sektörlerinde faaliyet gösteren BIST şirketlerinin finansal sıkıntı durumları, K-ortalamalar ve Rastgele Orman (Random Forest) hibrit modeli ile geleneksel Z-skoru modellerine kıyasla nasıl bir ayrıştırma başarısı gösterir?**
  - Desen: BIST Hizmet ve Teknoloji endekslerinde işlem gören şirketlerin 2015-2023 dönemi mali tablolarından elde edilen 15 farklı finansal oran veri kümesi oluşturulur. Örneklem büyüklüğü veri doygunluğu ve erişilebilirlik ilkesine göre belirlenir. Verilere önce K-ortalamalar ile gözetimsiz kümeleme, ardından Rastgele Orman algoritması ile sınıflandırma analizi uygulanarak ayırma güçleri geleneksel Z-skorları ile karşılaştırılır.
  - Gerekçe: Gülal ve arkadaşlarının imalat sektörü kısıtı altında K-ortalamalar algoritmasının geleneksel modellerden daha yüksek ayrıştırma gücüne sahip olduğu bulgusundan ve farklı sektörlerde yeni kombinasyonlar denenmesi yönündeki gelecek araştırma çağrısından türetilmiştir.
- **Makroekonomik dalgalanma ve kriz yıllarında BIST imalat firmalarının kümeleme yapıları ihracat yoğunluğu ve borçluluk oranlarına bağlı olarak nasıl bir değişim göstermektedir?**
  - Desen: 2010-2023 yılları arasında BIST Sanayi Endeksi firmalarının ihracat oranları, kârlılık ve likidite göstergeleri derlenir. Örneklem sayısı güç analizi ile belirlenir. Yıllık bazda K-ortalamalar kümeleme analizi yapılarak kriz dönemlerinde (örneğin 2012, 2018, 2020) firmaların küme değiştirme pattern'leri zaman serisi boyutunda incelenir.
  - Gerekçe: Makalede yer alan 2012 kriz döneminde yalnızca yüksek ihracat kapasitesine sahip SASA ve Vestel firmalarının sağlıklı kümede ayrışabildiği yönündeki spesifik ampirik bulgudan türetilmiştir.
- **Üst üste kâr kaybı ve özkaynak erimesi gibi firma düzeyi mali durum kriterleri, K-ortalamalar küme algoritmasının risk gruplarıyla ne derece örtüşmektedir?**
  - Desen: BIST şirketlerinin mali tabloları üzerinden en az 2 yıl arka arkaya zarar etme, varlıklarda %10 azalma ve negatif özkaynak kriterleri kodlanır. Belirlenen firmaların K-ortalamalar algoritmasıyla oluşturulan risk kümelerindeki dağılımı çapraz tablolama ve uyum katsayıları (Cohen's Kappa) ile analiz edilir.
  - Gerekçe: Makalede firma düzeyi mali durum kriterleri ile geleneksel skorlama yöntemlerinin düşük uyum gösterdiği ve 2021 yılında hiçbir yöntemin aynı grupta birleşemediği yönündeki ampirik sonuçtan türetilmiştir.

# Kaynak izleri

Her iddia, özgün yayının belirtilen sayfasındaki birebir alıntıya bağlıdır.

| Kanıt | Bölüm | PDF sayfası | Basılı sayfa | Alıntı |
|---|---|---|---|---|
| ev-o-1 | Abstract | 1 | 2 | The purpose of this study is to forecast the emergence of financial distress in BIST Industrials Index |
| ev-s-1 | Abstract | 1 | 2 | The purpose of this study is to forecast the emergence of financial distress in BIST Industrials Index (XUSIN) companies by using the k - means clustering algorithm |
| ev-s-2 | 3. Data and Method | 7 | — | The study included co mpanies that were listed on the BIST Manufacturing Industry Index between 2011 and 2021 and whose data was available. |
| ev-s-3 | 3.1. Traditional Methods | 8 | — | This shows that the Altman Z - score method is not discriminative enough for manufacturing sector in Turkey. |
| ev-s-4 | Abstract | 1 | 2 | It has been determined that the k - means clustering algorithm, particularly due to its higher separability, provides more accurate clustering results for the concerned parties com |
| ev-s-5 | 4. Discussion and Conclusion | 14 | — | While Altman and Springate S - score models performed better for Chinese firms, they didn't have enough separability for Turkish firms. |
| ev-s-6 | 4. Discussion and Conclusion | 15 | — | Investors, creditors, or managers who are concerned with the financial distress and bankruptcy of companies will benefit more from using the K - means clustering algorithm, as it p |
| ev-l-1 | Abstract | 1 | 2 | The purpose of this study is to forecast the emergence of financial distress in BIST Industrials Index (XUSIN) companies by using the k - means clustering algorithm |
| ev-l-2 | 3.1. Traditional Methods | 8 | — | According to the analysis results given in Annex 1 and Table 2, it was seen that the Altman Z - score method classified the companies as mostly unsuccessful for all years, evaluate |
| ev-l-3 | 4. Discussion and Conclusion | 15 | — | Investors, creditors, or managers who are concerned with the financial distress and bankruptcy of companies will benefit more from using the K - means clustering algorithm, as it p |

# İlgili kavramlar

- [Çin'de Turizm Hareketliliğinin Turizm Ekonomik Büyümesine Katkısı: Mekansal Panel Veri ve LMDI Ayrıştırma Analizi](/okf/sosyal-bilimler/isletme-ekonomi-ve-iletisim/cinde-turizm-hareketliliginin-turizm-ekonomik-buyumesine-katkisi-mekansal-panel-veri-ve-lmdi-ayristirma-analizi.md)
- [Devletin Medya Aygıtı: Türkiye Radyo ve Televizyon Kurumu Tarafından Üretilen Kültürel Hegemonya](/okf/sosyal-bilimler/isletme-ekonomi-ve-iletisim/devletin-medya-aygiti-turkiye-radyo-ve-televizyon-kurumu-tarafindan-uretilen-kulturel-hegemonya.md)
- [Çevrimiçi Alışverişte Mükemmeliyetçilik ve Karar Erteleme: Kaçırma Korkusu ile Yukarı Doğru Sosyal Karşılaştırmanın Etkisi](/okf/sosyal-bilimler/isletme-ekonomi-ve-iletisim/cevrimici-alisveriste-mukemmeliyetcilik-ve-karar-erteleme-kacirma-korkusu-ile-yukari-dogru-sosyal-karsilastirmanin-etkisi.md)
- [Türkiye Enflasyon Dinamiklerinin İthalat Fiyat Endeksli Phillips Eğrisi Varyantlarına Dayalı Bir Değerlendirmesi](/okf/sosyal-bilimler/isletme-ekonomi-ve-iletisim/turkiye-enflasyon-dinamiklerinin-ithalat-fiyat-endeksli-phillips-egrisi-varyantlarina-dayali-bir-degerlendirmesi.md)
- [Marka Güveninin Medikal Turizme Yönelik Algıya Etkisinde Sosyal Medya Pazarlama Aktivitelerinin Aracılık Rolünün Belirlenmesi](/okf/sosyal-bilimler/isletme-ekonomi-ve-iletisim/marka-guveninin-medikal-turizme-yonelik-algiya-etkisinde-sosyal-medya-pazarlama-aktivitelerinin-aracilik-rolunun-belirlenmesi.md)
- [Türkiye E-Ticaret Sektöründe Müşteri Memnuniyeti ve Sadakatinin Belirleyicileri](/okf/sosyal-bilimler/isletme-ekonomi-ve-iletisim/turkiye-e-ticaret-sektorunde-musteri-memnuniyeti-ve-sadakatinin-belirleyicileri.md)
- [Deniz Fidanlıklarının Tanımlanması ve Yönetiminde İhtiyari ve Uyarlanabilir Kademelendirmeye Kılavuzluk Edecek Bir Karar Ağacı](/okf/sosyal-bilimler/isletme-ekonomi-ve-iletisim/deniz-fidanliklarinin-tanimlanmasi-ve-yonetiminde-ihtiyari-ve-uyarlanabilir-kademelendirmeye-kilavuzluk-edecek-bir-karar-agaci.md)
- [Köpekbalığı ve Vatoz Ekolojisi, Korunması ve Yönetiminde Uydu Uzaktan Algılama Teknolojileri](/okf/sosyal-bilimler/isletme-ekonomi-ve-iletisim/kopekbaligi-ve-vatoz-ekolojisi-korunmasi-ve-yonetiminde-uydu-uzaktan-algilama-teknolojileri.md)

# Şeffaflık

- Analiz tarihi: 2026-08-26T08:06:10.641Z
- Kanıt sayısı: 10
- Üretim sürümü: makale-analizi-v3.0.0
- Kanonik sayfa: https://makaleanalizi.com/sosyal-bilimler/isletme-ekonomi-ve-iletisim/bist-sanayi-endeksinde-finansal-basarisizlik-tahmini-geleneksel-modellerin-ve-kumelenme-tekniklerinin-degerlendirilmesi