The Accuracy Of Financial Distress Prediction Models In Turkey: A Comparative Investigation With Simple Model Proposals

Abstract

This study aims to test eight well-known and widely used financial distress prediction models and to compare their performance in Turkey for the first year prior to failure. The comparison is enriched with the details of four new and simple model proposals, namely Failure Score (F-Score) Models, developed using four statistical techniques. The results show that none of the existing models could achieve satisfactorily high correct-classification rates over 90 %. Ohlson’s O-Score Model seems to be superior to other existing models and has the highest rate of correct classification, 81,6 %. However, our new model proposal based on logistic regression outperforms the O-Score model in terms of the overall accuracy t-value and may be viewed as an equally worthy model for predicting bankruptcy.

Bu çalışma, uygulamada yaygın olarak kullanılan sekiz adet finansal başarısızlık modelinin Türkiye’de test edilmesi ve başarısızlık öncesi ilk yıl için tahmin performanslarının karşılaştırılması amacını taşımaktadır. Karşılaştırma çalışmamız, F-Skor Modelleri adını taşıyan ve dört farklı istatistik tekniğin kullanılması neticesinde ortaya konulan dört yeni ve basit model önerisinin detayları ile zenginleştirilmiştir. Çalışmamızın sonuçları doğrultusunda, uygulamada yer bulan mevcut model önerilerinin hiçbirinin 90 % düzeyinde veya daha yüksek bir doğru sınıflandırma oranına sahip olamadığı görülmüştür. Ohlson tarafından önerilen O-Skor modelinin, 81,6 % doğru sınıflandırma oranı ile diğer mevcut modellere kıyasla daha başarılı olduğu anlaşılmaktadır. Buna karşın, ikili lojistik regresyon tekniğine dayalı yeni model önerimiz, genel doğruluk t-değeri açısından O-Skor modelinden bile daha iyi bir tahmin performansı sergilemiştir. Bu bağlamda, lojistik regresyon model önerimiz, OSkor modeliyle eşdeğer bir tahmin modeli olarak değerlendirilebilir.