FİRMA PERFORMANS ANALİZİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ - Düzenlileştirici Regresyon Yöntemleri

İstatistiksel öğrenme; pazarlamadan finansa, muhasebeden üretime, işletmelerin karşılaştığı karmaşık ve çok boyutlu istatistiksel problemlerin çözümünde kullanılan temel bir alan hâline gelmiştir. Bir doktora tez çalışması olan bu kitap, istatistiksel öğrenme alanında düzenlileştirici regresyon yöntemlerinin rolünü incelemekte ve bu yöntemlerin firma performansı analizinde bir uygulamasını kapsamaktadır. Çalışmada istatistiksel öğrenme, dogrusal regresyon ve düzenlileştirici regresyon yöntemlerine ilişkin temel kavramlara yer verilmiştir. Okuyucu bu çalışmada aşırı uyum-eksik uyum, yanlık-varyans ilişkisi, denetimli-denetimsiz öğrenme, çapraz geçerlilik gibi istatistiksel öğrenme alanına ilişkin temel kavramlar ile ridge, lasso, elastic net yöntemlerine ilişkin kapsamlı bilgiye erişebilecektir. Düzenlileştirici yöntemlerin değişken seçimi performansları ile tahmin başanlarının performanslarının incelenmesi literatürde yaygın bir araştırma konusudur. Çalışmanın son bölümünde geleneksel değişken seçim yöntemleri ile düzenlileştirici yöntemlerin değişken seçim performanslarını karşılaştırmak amacıyla finansal oranlardan yararlanılarak firma performansı analizinin gerçekleştirildigi bir uygulama örneğine yer verilmiştir.