Abstract
Bu araştırmada ChatGPT’nin borsada halka açık olan şirketlerin finansal durum skorlarını ne kadar başarılı bir şekilde değerlendirdiği araştırılmıştır. Araştırmada Borsa İstanbul’da işlem gören 408 şirkete ait olan 2019, 2020 ve 2021 yıllarını kapsayan finansal veri kullanılmıştır. Bilanço hakkında sermaye yapısı skoru, gelir gider tablosu ile ilgili kârlılık skoru ve nakit akış tablosu ile ilgili nakit akış skoru kullanılarak finansal tabloların kapsamlı analizi hedeflenmiştir. ChatGPT tarafından ölçülen skorların ne kadar başarılı olduğunun anlaşılması için skor hesaplandıktan sonraki yılda belli performans kriterlerinin gelişimi incelenmiştir. Bu kriterler arasında şirketlerin takip eden dönemdeki hisse senedi performansları, 2022 yılındaki temettü verimleri ve 2022 yılında yapmış oldukları sermaye artışlarının piyasa değerine oranı kullanılmıştır. Çalışmada çapraz tablo analizi ve regresyon analizlerinden faydalanılmıştır. Araştırma bulgularına göre ChatGPT tarafından belirlenen kârlılık skoru, takip eden yıldaki temettü verimini; nakit akış skoru ise hem hisse senedi getirisini hem de temettü verimini açıklayabilmektedir. Bu çalışmada yapılan analizler gerekli verilerin sağlanması halinde, henüz gelişme aşamasında olan ChatGPT’nin başarılı bir şekilde borsada halka açık şirketlerin mali durumlarını tespit edebildiğini göstermektedir.
Reference12 articles.
1. Agüero-Torales, M. M., Salas, J. I. A., & López-Herrera, A. G. (2021). Deep learning and multilingual sentiment analysis on social media data: an overview. Applied Soft Computing, 107, 107373.
2. Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., ... & Wright, R. (2023). So what if ChatGPT wrote it? Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642.
3. Efe, A. (2022). Yapay zekâ algoritmalarının denetim mesleği üzerindeki potansiyel etkileri. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 8(2), 1-19.
4. Grant, N., & Metz, C. (2022). A new chat bot is a ‘Code Red’ for Google’s search business. New York Times, https://www.nytimes.com/2022/12/21/technology/ai-chatgpt-google-search.html
5. Hsieh, C. T. (1993). Some potential applications of artificial neural systems in financial management. Journal of Systems Management, 44(4), 12.