Bu çalışma, BIST Sürdürülebilirlik Endeksi'ndeki yenilenebilir enerji üreten işletmeleri tespit ederek, bu işletmelerin finansal performanslarını hem muhasebe temelli hem de piyasa temelli göstergeler aracılığıyla analiz etmeyi ve söz konusu performansı makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak tahminlemeyi amaçlamaktadır. Bu doğrultuda, 2021–2023 dönemine ait finansal ve finansal olmayan veriler kullanılarak Python ile Doğrusal Regresyon, Lasso Regresyon ve Karar Ağacı modelleri uygulanmıştır. Çalışmada gerçekleştirilen Aktif Karlılık değişkeninin hedef değişken olarak belirlendiği ilk uygulamada Karar Ağacı modeli yüksek tahmin başarısı sergilerken; Piyasa Değeri/Defter Değeri değişkeninin hedef değişken olarak belirlendiği ikinci uygulamada ise Lasso Regresyon modeli diğer modellerden daha yüksek tahmin başarısına ulaşmıştır. Bulgular, her iki modelde de firma büyüklüğünün en etkili değişken olduğunu, yenilenebilir enerji üretiminin ise kısa vadede finansal performansa sınırlı katkı sağladığını göstermektedir.
This study aims to identify renewable energy-producing companies in the BIST Sustainability Index, analyze their financial performance using both accounting-based and market-based indicators, and predict their performance using machine learning algorithms. In this context, Linear Regression, Lasso Regression, and Decision Tree models were applied using Python with financial and non-financial data from the 2021–2023 period. In the first application, in which the Return on Assets (ROA) variable was defined as the target variable, the Decision Tree model demonstrated high prediction success; in the second application, where the Price to Book Value variable was determined as the target variable, the Lasso Regression model achieved higher prediction success than the other models. The findings indicate that firm size is the most influential variable in both models, while renewable energy production contributes only marginally to financial performance in the short term.