Bulanık mantık yöntemi ile erken aşama startup değerleme modelinin geliştirilmesi

dc.contributor.advisorÖzer, Nevin
dc.contributor.authorCantürk, Selçuk
dc.date.accessioned2025-10-11T20:34:40Z
dc.date.available2025-10-11T20:34:40Z
dc.date.issued2024
dc.departmentDÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Toplam Kalite Yönetimi Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractErken aşama startuplar, yüksek potansiyelli yatırım kanalları olarak kabul edilirken, bu startupların henüz finansal verilere sahip olmamaları değerlemelerini zor ve sık karşılaşılan bir sorun haline getirmektedir. Finansal verilerin eksikliği ve izlenebilirliğin zorluğu, yatırımcıların bu alandan uzak durmasına neden olmaktadır. Ancak, bu tür startupların eğitim, mentorluk, iş planı doğrulama, fikri mülkiyet ve finansal planlama gibi alanlarda güçlü temellere sahip olması, değerleme ve ticarileşme potansiyelini artırabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, erken aşama startupların değerlemesini ve ticarileşme potansiyellerini bulanık mantık yardımıyla ölçmek ve bu alandaki boşluğu dolduracak bir model geliştirmektir. Bu çalışma kapsamında, startup değerlemesi ile ilgili literatür taraması yapılmış ve startup değerleme yöntemleri incelenerek erken aşama startup değerleme kriterleri belirlenmiştir. Araştırma verileri, bulanık mantık yöntemi kullanılarak değerlendirilmiş ve 2022-2023 yılları arasında Türkiye genelinde faaliyet gösteren erken aşama startupların değerleme ve ticarileşme potansiyelleri ölçülmüştür. Elde edilen bulgular, bu startupların şirketleşme sonrası ilk yatırım değerleriyle karşılaştırılmıştır. Çalışma sonuçları, erken aşama startupların değerlemesinde finansal olmayan verilerin nihai değerleme için güçlü bir referans olarak kullanılabileceğini ve bu startupların, özellikle ticarileşme süreçlerinde belirgin avantajlara sahip olduğunu göstermektedir.en_US
dc.description.abstractEarly-stage startups are recognized as high-potential investment channels; however, the absence of financial data at this stage makes their valuation challenging and a commonly encountered issue. The lack of financial data and the difficulty in traceability often deter investors from engaging in this field. Nevertheless, early-stage startups that are well-supported in areas such as education, mentorship, business plan validation, intellectual property, and financial planning tend to have stronger foundations, which can enhance their valuation and commercialization potential. The objective of this study is to evaluate the valuations and commercialization potential of early-stage startups using fuzzy logic and to develop a model addressing the gap in this domain. As part of this study, a comprehensive literature review on startup valuation was conducted, and valuation methods were examined to identify criteria specific to early-stage startups. The research data were analyzed using the fuzzy logic methodology, and the valuation and commercialization potential of early-stage startups operating across Turkey during 2022–2023 were measured. The findings were compared with the initial investment valuations of these startups post-incorporation. The results indicate that non-financial data can serve as a robust reference for final valuation and that early-stage startups possess distinct advantages, particularly in their commercialization processes.en_US
dc.identifier.endpage96en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=E_eEUHQic_C-LvhxNQn1WxC0p4-2wv6z_ZOBYJwIJMTAxg3nIzawCvWCTXfu5ruX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/20241
dc.identifier.yoktezid915139en_US
dc.institutionauthorCantürk, Selçuk
dc.language.isotren_US
dc.publisherDüzce Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKA_TEZ_20250911
dc.subjectİşletmeen_US
dc.subjectBusiness Administrationen_US
dc.titleBulanık mantık yöntemi ile erken aşama startup değerleme modelinin geliştirilmesien_US
dc.title.alternativeDevelopment of an early-stage startup valuation model using fuzzy logic methoden_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar