Research Article
BibTex RIS Cite

The Influence of ESG Scores and Financial Indicators When Using Artificial Neural Networks in Profit Forecasting

Year 2025, Volume: 33 Issue: 64, 519 - 533

Abstract

This study aims to estimate the net profit before extraordinary items, as determined by the accounting information system of companies using artificial neural networks, a method of artificial intelligence, and compare it with the actual value. In this context, the results and error rates for the estimation of net profit before extraordinary items were determined using the ESG (environmental, social, governance) score, environmental support score, social support score, administrative support score, total assets, total revenue, total debt and net profit before extraordinary items of 28 companies operating in the industrial sectors of 9 countries between 2013 and 2022. It has been established that there is a parallelism between the real value and the estimated value of the net profit before extraordinary items.

Ethical Statement

Bu çalışma araştırma etik

Supporting Institution

Bu çalışmada hiçbir kurumdan destek alınmamıştır.

References

  • Abeyrathna, S.P.G.M. & A.J.M. Priyadarshana (2019), “Impact of firm size on profitability”, International Journal of Scientific and Research Publications, 9(6), 561-564.
  • Ajmal, M.M. et al. (2018), “Conceptualizing and Incorporating Social Sustainability in the Business World”, International Journal of Sustainable Development & World Ecology, 25(4), 327-339.
  • Aydemir, E. (2019), Weka ile Yapay Zekâ, Ankara: Seçkin Yayınları.
  • Aydoğmuş, M. et al. (2022), “Impact of ESG performance on firm value and profitability”, Borsa Istanbul Review, 22, 119-127.
  • Babalola, Y.A. (2013), “The effect of firm size on firms’ profitability in Nigeria”, Journal of Economics and Sustainable Development, 4(5), 90-94.
  • D’Amato et al. (2023), “Firms’ profitability and ESG score: A machine learning approach”, Applied Stochastic Models in Business and Industry, 40(2), 243-261.
  • Das, P.K. (2021), “Impact of Artificial Intelligence on Accounting”, Sumerianz Journal of Economics and Finance, 4(1), 17-24.
  • Doğan, M. vd. (2022), “ESG skorları ile firma performansı arasındaki ilişki: BRICS ülkelerinden kanıtlar”, içinde: 25. Finans Sempozyumu Bildiri Kitabı (396-408).
  • Ebren-Kara, Ş. (2022), “Yazılım Maliyet Tahmininde Sık Kullanılan Veri Setlerinin İstatistiksel Olarak İncelenmesi ve Yapay Zekâ Yöntemleri ile Yapılan Yazılım Maliyet Tahmininde Kullanılan Değerlendirme Ölçütleri”, içinde: III. International Applied Statistics Conference, 22-24 June, Skopje, North Macedonia.
  • Elmas, Ç. (2016), Yapay Zeka Uygulamaları, Ankara: Seçkin Yayınları.
  • Erben-Yavuz, A. (2023), “ESG skorlarının firma karlılığı üzerindeki etkisi: Borsa İstanbul örneği”, Third Sector Social Economic Review, 58(3), 2686-2701.
  • Gacar, A. (2019), “Yapay zekâ ve yapay zekânın muhasebe mesleğine olan etkileri: Türkiye’ye yönelik fırsat ve tehditler”, Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 389-394.
  • He, K. et al. (2015), “Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification”, in: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) (1026-1034).
  • Kalia, D. & D. Aggarwal (2023), “Examining impact of ESG score on financial performance of healthcare companies”, Journal of Global Responsibility, 14(1), 155-176.
  • Karo-Karo, S. & J. Ginting (2020), “The effect of human capital, total assets, total liabilities on the net income of a company”, RISS Journal: Randwick International of Social Science Journal, 1(3), 619-628.
  • Küçüker, M. (2023), “Muhasebede yapay zekâ uygulamaları: CHATGPT’nin muhasebe sınavı”, Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 33(2), 875-888.
  • Lucas, J. (2022), What are ESG Scores? Benefits, Limitations, and More, <https://urbanfootprint.com/blog/in-the-news/esg-scores-meaning/>, 08.03.2025.
  • Lumapow, L.S. & R.A.F. Tumiwa (2020), “Working capital and debt policy on profitability of the companies”, International Journal of Accounting & Finance in Asia Pasific (IJAFAP), 3(2), 26-36.
  • Luo, J. et al. (2018), “Analysis of the Impact of Artificial Intelligence Application on the Development of Accounting Industry”, Open Journal of Business and Management, 6(4), 850-856.
  • Marapelli, B. (2019), “Software development effort duration and cost estimation using linear regression and k-nearest neighbors machine learning algorithms”, International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 9(2), 1043-1047.
  • Meliala, M.L. et al. (2024), “The influence of sales growth and total assets on company profits in property companies”, Mount Hope Economic Global Journal, 2(2), 339-349.
  • Ngo, V.T. et al. (2020), “The Impact of Debt on Corporate Profitability: Evidence from Vietnam”, The Journal of Asian Finance, Economics, and Business, 7(11), 835-842.
  • Okuyan, H.A. (2013), “Türkiye’deki en büyük 1000 sanayi ı̇şletmesinin karlılık analizi”, Business and Economics Research Journal, 4(2), 23-36.
  • Özbek, H. & S. Keskin (2007), “Standart sapma mı yoksa standart hata mı”, Van Tıp Dergisi, 14(2), 64-67.
  • Özkan, A. vd. (2018), “Sürdürülebilirlik açıklamaları kapsamında kurumsal sosyal sorumluluğun kârlılık üzerine etkisi: BİST Sürdürülebilirlik Endeksinde bir araştırma”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 20(3), 560-577.
  • Öztemel, E. (2016), Yapay Sinir Ağları, İstanbul: Papatya Yayıncılık.
  • Rizqo, M. & R.A. Qadri (2024), “The Interplay Between ESG Disclosure and Financial Profitability”, Journal of Applied Managerial Accounting, 8(1), 28-46.
  • Schönborn, G. et al. (2019), “Why social sustainability counts: The impact of corporate social sustainability culture on financial success”, Sustainable Production and Consumption, 17, 1-10.
  • Schweitzer, B. (2024), “Artificial intelligence (AI) ethics in accounting”, Journal of Accounting, Ethics & Public Policy, JAEPP, 25(1), 67-103.
  • Şişman, B. vd. (2016), “Tedarik zinciri yönetimi boyutuyla kurumsal sürdürülebilirlik ve finansal performans ilişkisi: BİST Sürdürülebilir Endeksinde yer alan firmalarda bir araştırma”, Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(1), 75-96.

Kâr Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılmasında ESG Skorları ve Finansal Göstergelerin Etkisi

Year 2025, Volume: 33 Issue: 64, 519 - 533

Abstract

Çalışmada, şirketlerin muhasebe bilgi sistemi aracılığıyla belirlenen olağanüstü kalemler öncesi net kârın yapay zekâ yöntemlerinden yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edilmesi ve gerçek değeri ile karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu doğrultuda 2013-2022 yılları arasında 9 ülkenin endüstri sektöründe faaliyet gösteren 28 şirketin ESG skoru (çevresel, sosyal, yönetimsel), çevresel destek skoru, sosyal destek skoru, yönetimsel destek skoru, toplam varlıklar, toplam hasılat, toplam borç ve olağanüstü kalemler öncesi net kâr verileri kullanılarak olağanüstü kalemler öncesi net kâr tahmin sonuçları ve hata oranlarına ulaşılmıştır. Olağanüstü kalemler öncesi net kârın gerçek değeri ile tahmin edilen değeri arasında paralellik olduğu bulgusuna ulaşılmıştır.

Ethical Statement

Bu çalışma etik ilke ve kurallar çerçevesinde hazırlanmıştır.

Supporting Institution

Herhangi bir kurumdan destek alınmamıştır.

References

  • Abeyrathna, S.P.G.M. & A.J.M. Priyadarshana (2019), “Impact of firm size on profitability”, International Journal of Scientific and Research Publications, 9(6), 561-564.
  • Ajmal, M.M. et al. (2018), “Conceptualizing and Incorporating Social Sustainability in the Business World”, International Journal of Sustainable Development & World Ecology, 25(4), 327-339.
  • Aydemir, E. (2019), Weka ile Yapay Zekâ, Ankara: Seçkin Yayınları.
  • Aydoğmuş, M. et al. (2022), “Impact of ESG performance on firm value and profitability”, Borsa Istanbul Review, 22, 119-127.
  • Babalola, Y.A. (2013), “The effect of firm size on firms’ profitability in Nigeria”, Journal of Economics and Sustainable Development, 4(5), 90-94.
  • D’Amato et al. (2023), “Firms’ profitability and ESG score: A machine learning approach”, Applied Stochastic Models in Business and Industry, 40(2), 243-261.
  • Das, P.K. (2021), “Impact of Artificial Intelligence on Accounting”, Sumerianz Journal of Economics and Finance, 4(1), 17-24.
  • Doğan, M. vd. (2022), “ESG skorları ile firma performansı arasındaki ilişki: BRICS ülkelerinden kanıtlar”, içinde: 25. Finans Sempozyumu Bildiri Kitabı (396-408).
  • Ebren-Kara, Ş. (2022), “Yazılım Maliyet Tahmininde Sık Kullanılan Veri Setlerinin İstatistiksel Olarak İncelenmesi ve Yapay Zekâ Yöntemleri ile Yapılan Yazılım Maliyet Tahmininde Kullanılan Değerlendirme Ölçütleri”, içinde: III. International Applied Statistics Conference, 22-24 June, Skopje, North Macedonia.
  • Elmas, Ç. (2016), Yapay Zeka Uygulamaları, Ankara: Seçkin Yayınları.
  • Erben-Yavuz, A. (2023), “ESG skorlarının firma karlılığı üzerindeki etkisi: Borsa İstanbul örneği”, Third Sector Social Economic Review, 58(3), 2686-2701.
  • Gacar, A. (2019), “Yapay zekâ ve yapay zekânın muhasebe mesleğine olan etkileri: Türkiye’ye yönelik fırsat ve tehditler”, Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 389-394.
  • He, K. et al. (2015), “Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification”, in: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) (1026-1034).
  • Kalia, D. & D. Aggarwal (2023), “Examining impact of ESG score on financial performance of healthcare companies”, Journal of Global Responsibility, 14(1), 155-176.
  • Karo-Karo, S. & J. Ginting (2020), “The effect of human capital, total assets, total liabilities on the net income of a company”, RISS Journal: Randwick International of Social Science Journal, 1(3), 619-628.
  • Küçüker, M. (2023), “Muhasebede yapay zekâ uygulamaları: CHATGPT’nin muhasebe sınavı”, Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 33(2), 875-888.
  • Lucas, J. (2022), What are ESG Scores? Benefits, Limitations, and More, <https://urbanfootprint.com/blog/in-the-news/esg-scores-meaning/>, 08.03.2025.
  • Lumapow, L.S. & R.A.F. Tumiwa (2020), “Working capital and debt policy on profitability of the companies”, International Journal of Accounting & Finance in Asia Pasific (IJAFAP), 3(2), 26-36.
  • Luo, J. et al. (2018), “Analysis of the Impact of Artificial Intelligence Application on the Development of Accounting Industry”, Open Journal of Business and Management, 6(4), 850-856.
  • Marapelli, B. (2019), “Software development effort duration and cost estimation using linear regression and k-nearest neighbors machine learning algorithms”, International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 9(2), 1043-1047.
  • Meliala, M.L. et al. (2024), “The influence of sales growth and total assets on company profits in property companies”, Mount Hope Economic Global Journal, 2(2), 339-349.
  • Ngo, V.T. et al. (2020), “The Impact of Debt on Corporate Profitability: Evidence from Vietnam”, The Journal of Asian Finance, Economics, and Business, 7(11), 835-842.
  • Okuyan, H.A. (2013), “Türkiye’deki en büyük 1000 sanayi ı̇şletmesinin karlılık analizi”, Business and Economics Research Journal, 4(2), 23-36.
  • Özbek, H. & S. Keskin (2007), “Standart sapma mı yoksa standart hata mı”, Van Tıp Dergisi, 14(2), 64-67.
  • Özkan, A. vd. (2018), “Sürdürülebilirlik açıklamaları kapsamında kurumsal sosyal sorumluluğun kârlılık üzerine etkisi: BİST Sürdürülebilirlik Endeksinde bir araştırma”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 20(3), 560-577.
  • Öztemel, E. (2016), Yapay Sinir Ağları, İstanbul: Papatya Yayıncılık.
  • Rizqo, M. & R.A. Qadri (2024), “The Interplay Between ESG Disclosure and Financial Profitability”, Journal of Applied Managerial Accounting, 8(1), 28-46.
  • Schönborn, G. et al. (2019), “Why social sustainability counts: The impact of corporate social sustainability culture on financial success”, Sustainable Production and Consumption, 17, 1-10.
  • Schweitzer, B. (2024), “Artificial intelligence (AI) ethics in accounting”, Journal of Accounting, Ethics & Public Policy, JAEPP, 25(1), 67-103.
  • Şişman, B. vd. (2016), “Tedarik zinciri yönetimi boyutuyla kurumsal sürdürülebilirlik ve finansal performans ilişkisi: BİST Sürdürülebilir Endeksinde yer alan firmalarda bir araştırma”, Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(1), 75-96.
There are 30 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Sustainable Development
Journal Section Articles
Authors

Fatih Ekinler 0000-0002-4584-4173

Şükran Ebren Kara 0000-0003-3071-6942

Şükran Güngör Tanç 0000-0002-0675-2479

Early Pub Date April 14, 2025
Publication Date
Submission Date July 23, 2024
Acceptance Date March 25, 2025
Published in Issue Year 2025 Volume: 33 Issue: 64

Cite

APA Ekinler, F., Ebren Kara, Ş., & Güngör Tanç, Ş. (2025). Kâr Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılmasında ESG Skorları ve Finansal Göstergelerin Etkisi. Sosyoekonomi, 33(64), 519-533.
AMA Ekinler F, Ebren Kara Ş, Güngör Tanç Ş. Kâr Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılmasında ESG Skorları ve Finansal Göstergelerin Etkisi. Sosyoekonomi. April 2025;33(64):519-533.
Chicago Ekinler, Fatih, Şükran Ebren Kara, and Şükran Güngör Tanç. “Kâr Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılmasında ESG Skorları Ve Finansal Göstergelerin Etkisi”. Sosyoekonomi 33, no. 64 (April 2025): 519-33.
EndNote Ekinler F, Ebren Kara Ş, Güngör Tanç Ş (April 1, 2025) Kâr Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılmasında ESG Skorları ve Finansal Göstergelerin Etkisi. Sosyoekonomi 33 64 519–533.
IEEE F. Ekinler, Ş. Ebren Kara, and Ş. Güngör Tanç, “Kâr Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılmasında ESG Skorları ve Finansal Göstergelerin Etkisi”, Sosyoekonomi, vol. 33, no. 64, pp. 519–533, 2025.
ISNAD Ekinler, Fatih et al. “Kâr Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılmasında ESG Skorları Ve Finansal Göstergelerin Etkisi”. Sosyoekonomi 33/64 (April 2025), 519-533.
JAMA Ekinler F, Ebren Kara Ş, Güngör Tanç Ş. Kâr Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılmasında ESG Skorları ve Finansal Göstergelerin Etkisi. Sosyoekonomi. 2025;33:519–533.
MLA Ekinler, Fatih et al. “Kâr Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılmasında ESG Skorları Ve Finansal Göstergelerin Etkisi”. Sosyoekonomi, vol. 33, no. 64, 2025, pp. 519-33.
Vancouver Ekinler F, Ebren Kara Ş, Güngör Tanç Ş. Kâr Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılmasında ESG Skorları ve Finansal Göstergelerin Etkisi. Sosyoekonomi. 2025;33(64):519-33.