Teknoloji̇ Yoğunluğuna Göre Fi̇nansal Başarisizlik Tahmi̇n Modelleri̇ Deği̇şi̇r Mi̇? İmalat Sanayi̇ Sektörü Üzeri̇ne Bi̇r Uygulama (original) (raw)
Related papers
Fi̇nansal Başarisizliği Beli̇rleyen Etkenler: Türki̇ye İmalat Sektörü Örneği̇
DergiPark (Istanbul University), 2019
Bu çalışma 2000-2014 yılları arasında Borsa İstanbul' da işlem görmüş olan 208 imalat sektörü işletmesi için finansal başarısızlık riski üzerinde etkili olan faktörleri belirlemeyi amaçlamaktadır. Analizlerde işletmelere özgü finansal oranlar ve kurumsal yönetim ile ilgili değişkenlere ek olarak finansal piyasalar, makroekonomi ve küresel ekonomi ile ilgili göstergeler de göz önüne alınmıştır. Ampirik tahmin yöntemleri olarak yarı parametrik (Cox orantılı riskler) ve parametrik (panel probit, panel logit, tamamlayıcı log-log, log-logistic) sağ kalım ve panel rastsal etkiler yöntemleri kullanılmıştır. Bulgulara göre Cox orantılı riskler yöntemi, işlem karakteristiği eğrileri, başarı ve hata (tip-1 ve tip-2) oranları açısından kıyaslanan yöntemler arasında en yüksek başarıyı elde etmiştir.
Finansal Başarısızlığın Tahmini: Borsa Istanbul’da İmalat Sektörü İçin Bir Uygulama
2015
Çalışmada, imalat sektöründe faaliyet gösteren firmaların finansal açıdan başarılı olup olmadığının tespiti amacıyla, karar ağacı C5 ve CHAID algoritmaları ile lojistik regresyon kullanılarak modeller oluşturulmuştur. Payları Borsa İstanbul pay piyasasında işlem gören, imalat sektöründe faaliyet gösteren 206 firmanın, 2007-2013 dönemine ait kamuya açıklanmış yıllık finansal tabloları ve finansal tablo dipnotları esas alınarak hesaplanan 35 finansal oran bağımsız değişken; firmaların finansal açıdan “başarılı” veya “başarısız” olma durumları bağımlı değişken olarak kullanılmıştır. “başarısız” firmaların belirlenmesinde sayısal olmayan ölçütler esas alınmıştır. Geliştirilen modellerin doğru sınıflama oranları kabul edilebilir düzeydedir. CHAID algoritması ile elde edilen modelin, genel ve “başarılı” firmaları doğru sınıflama oranı daha yüksek olmakla birlikte, C5 algoritması ile oluşturulan modelin daha başarılı olduğu söylenebilir. Zira, C5 algoritması ile edilen modelin “başarısız” firmaları doğru sınıflama oranı daha yüksektir. ABSTRACT ESTIMATING FINANCIAL FAILURE: AN AMPRICAL TEST ON THE MANUFACTURING INDUSTRY AT BORSA ISTANBUL This study aims to develop models using C5 and CHAID decision tree algorithms and logistic regression to estimate the financial failure and/or success of a given manufacturing company. 35 financial ratios are used as independent variables calculated on the grounds of both company’s annual financial statements and notes from 2007 to 2013. The dependent variable is the successful or unsuccessful status of 206 manufacturing firms listed on the Borsa Istanbul. Qualitative criteria are used to categorize the companies as successful or unsuccessful. The rates of accurate classification for models are found to be at acceptable levels. Although the CHAID algorithm’s general rate of accuracy and its rate for successful companies are greater than the rates obtained from the C5 algorithm, the CHAID algorithm yielded much lower results than the C5 algorithm in predicting unsuccessful companies. ABSTRACT ESTIMATING FINANCIAL FAILURE: AN AMPRICAL TEST ON THE MANUFACTURING INDUSTRY AT BORSA ISTANBUL This study aims to develop models using C5 and CHAID decision tree algorithms and logistic regression to estimate the financial failure and/or success of a given manufacturing company. 35 financial ratios are used as independent variables calculated on the grounds of both company's annual financial statements and notes from 2007 to 2013. The dependent variable is the successful or unsuccessful status of 206 manufacturing firms listed on the Borsa Istanbul. Qualitative criteria are used to categorize the companies as successful or unsuccessful. The rates of accurate classification for models are found to be at acceptable levels. Although the CHAID algorithm's general rate of accuracy and its rate for successful companies are greater than the rates obtained from the C5 algorithm, the CHAID algorithm yielded much lower results than the C5 algorithm in predicting unsuccessful companies.
Fi̇nansal Başarisizlik Ri̇sk Tahmi̇ni̇: Çi̇mento Sektörü İşletmeleri̇ Üzeri̇ne Bi̇r Araştirma
Uluslararası Bankacılık Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi
İşletmeler faaliyetleri süresince farklı zorluklarla karşı karşıya kalmaktadırlar. Bu zorluklardan biri de finansal yükümlülüklerini zamanında yerine getirememe durumudur. Söz konusu durum işletmenin iç koşullarına veya dış çevre faktörlerine bağlı olarak ortaya çıkabilmektedir. Dolayısıyla işletmelerin sağlıklı bir mali yapıya sahip olabilmelerinde finansal risklerinin belirlenmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmada çimento sektöründe faaliyet gösteren ve Borsa İstanbul’da işlem gören işletmelerin Altman, Springate ve Fulmer modelleri aracılığıyla finansal başarısızlık tahmininin yapılması amaçlanmıştır. 2017-2021 dönemini kapsayan çalışma sonucunda işletmelerin finansal başarı/başarısızlık durumlarının modele göre farklılaştığı gözlemlenmiştir. Bununla birlikte gerçekleştirilen analiz sonuçlarına göre tüm modellerde finansal açıdan başarılı olan işletme sayısı 2 olurken, finansal başarısızlık riski taşıyan işletme sayısı da 1 olarak tespit edilmiştir.
It is the golden rule to analyze financial performance in enterprises in order to make predictions about the future of a business. The aim of this study is to analyze the IT firms that operate in Istanbul Stock Exchange through the financial distress models of Altman Z-Score and Springate. The data used in this analysis is obtained from the consolidated financial tables of six firms that operated in the IT industry during the financial period between 2008-2013. The data on the financial tables of the companies is interpreted according to the results obtained from Altman Z-Score and Springate financial distress models. After that in order to determine the statistical relationship between the components of the models, the regression analysis and ANOVA test are applied and the Correlation Analysis is used to decode the relationship among the components. When the correlation relations of the components of the financial tables with the Altman Z-Score and Springate are examined, it is found that there are statistically significant positive relations between some of the components and the two models. It is discovered that when firms operating in the IT industry is examined through the data obtained from Altman Z-Score and Springate models, both models offer similar results for the determination of financial distress. In both of the models, the fact that a bankruptcy prediction is not made should not necessarily mean that in such firms there is no financial risk.
Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 2019
Bu çalışma Türkiye'de Türkiye Finansal Raporlama Standartları (TFRS) uygulamalarının öncesi ve sonrası dönem için finansal raporlardan elde edilen ve bilanço ve gelir tablosunda yer alan muhasebe verilerinin değer ilgisi düzeyini incelemektedir. Çalışma, TFRS uygulamasından önceki altı yıllık (1999-2004) ve TFRS uygulamasından sonraki on iki yıllık dönem (2005-2016) üzerine odaklanmıştır. Bu amaçla Borsa İstanbul'da imalat sanayi sektöründe işlem gören 40 işletmenin verileri panel veri analizi yöntemi ile analiz edilmiştir. Çalışma sonunda özkaynak defter değeri ile işletmelerin piyasa değeri arasındaki ilişkinin TFRS sonrası dönem için arttığı tespit edilmiştir. Ayrıca net kardaki değişim ile hisse senedi getirisi arasındaki ilişki de TFRS öncesi ve sonrası dönemler için test edilmiştir. Yapılan analizler sonunda yatırımcıların hisse senedi getirilerini analiz ederken net kardaki değişimden faydalanmayı tercih ettikleri gözlemlenmiştir.
İmalat Sektörü Firma Karlılığının Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisi: Türkiye İçin Bir Uygulama
Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
Bu çalışmanın amacı imalat sektöründe faaliyette bulunan firmaların karlılığının ekonomik büyüme etkisini araştırmaktır. Bu amaçla Türk imalat sektöründe yer alan 101 imalat sanayi firmasına ait 1995-2016 verileri doğrultusunda söz konusu ilişki panel ARDL yöntemi ile analiz edilmiştir. Analiz sonuçları hem kısa hem de uzun dönemde panel autoregressive distributed lag model (ARDL)'nin dayandığı temel tahminciler olan pooled mean group (pmg), mean group (mg) ve dynamic fixed effects (dfe) ile elde edilen bağımsız değişken katsayısının pozitif olduğunu göstermiştir. Buna ek olarak yapılan Hausman test sonuçları tercih edilmesi gereken tahmincinin pmg ve dfe olduğuna işaret etmiştir. Sonuçta imalat sektöründe faaliyette bulunan firmaların karlılığındaki artışın ekonomik büyümeyi artırdığı sonucun ulaşılmıştır. Bu sonuç firma karlılığının imalat sektörü gelişimine katkıda bulunacağı görüşü doğrultusunda ekonomik büyümeye katkıda bulunduğunu kanıtlayarak, imalat sektörünün büyümenin temel dinamiği olduğu görüşünü doğrulamıştır.
Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
Finansal ödeme gücü ve finansal istikrar, kâr amacı güden tüm kuruluşlar için en önemli unsurlardır. Bankacılık sektörü özellikle gelişmekte olan ekonomilerde önemli bir büyüme faktörüdür. Ülkelerin finansal krizlerden korunabilmesi için bankacılık sektörünün finansal sağlamlılığının yüksek düzeylerde olması gerekmektedir. Finansal başarısızlık ve iflas riski tahmini amacıyla Altman Z Skoru ve Springate S-Skoru gibi yöntemler sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Türk Bankacılık sektöründe faaliyet gösteren bankaların Altman Z-Skor ve Springate S-Skor modelleri yardımıyla finansal başarısızlık tahminleri bağlamında finansal sağlamlılığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Çalışma sonucunda Altman Z-Skorun bankacılık sektöründe finansal başarısızlık değerlendirmesinde uygun bir model olmadığı bununla birlikte revize edilmiş halinin kullanılabileceği görülmüştür. Springate S-Skora göre ise bankaların finansal başarısızlık risklerinin oldukça düşük olduğu görülmüştür.
Yapay Si̇ni̇r Ağlari Modeli̇ İle Fi̇nansal Başarisizlik Tahmi̇ni̇
Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi
İşletmelerin finansal durumları gerek uygulamacılar gerekse araştırmacılar tarafından yapılan incelemelere konu olmaktadır. Özellikle son yirmi yılda sermayenin önündeki engellerin kalkması ve sermaye piyasalarının küresel bir hal alması işletmelerin faaliyetlerini sürdürmelerinde içsel dinamikler kadar dışsal dinamiklere de önem vermeleri gerektiğini ortaya koymuştur. Birçok işletme bu içsel ve dışsal nedenlerden dolayı finansal başarısızlık ile karşı karşıya kalmaktadır. Özellikle kriz dönemlerinde gelişmekte olan piyasaların kırılganlığı işletmelerin başarısızlık riskini arttırmaktadır. Finansal başarısızlık karşısında firmalar çeşitli olumsuz durumlarla yüz yüze kalabilmektedir. Firmaların bu tip olumsuzluklara karşı önlem almakta gecikmesi iflas olasılıklarını arttırmaktadır. Bu sebeple firmaların finansal başarısızlıklarının tahmin edilebilmesi oldukça önemlidir. Finansal başarısızlığın tahmin edilebilmesi için literatürde birçok model geliştirilmiştir. Bu modellerden bazıları muhasebe verilerine, bazıları da piyasa verilerine dayalıdır. Finansal başarısızlık tahmin modelleri içerisinde yapay sinir ağları önemli bir yer tutmaktadır. Bu çalışma ile finansal başarısızlık tahmin modeli olarak yapay sinir ağlarının kullanımı ile ilgili olarak araştırmacılara yol gösterilmesi amaçlanmaktadır.
Mülki̇yet Yapisinin Fi̇rma Performansina Etki̇si̇: Bist İmalat Sektörü Üzeri̇ne Bi̇r Uygulama
2016
Bu arastirmanin amaci, Borsa Istanbul (BIST)’ da faaliyet gosteren imalat isletmelerinin mulkiyet yapisinin firma performanslari uzerindeki etkisini olcmektir. Calismada, BIST’ da 2009-2012 yillari arasinda imalat sektorunde faaliyet gosteren 135 firma incelenmistir. Mulkiyet yapisinin firma performansina etkisi, finansal oranlar kullanilarak olculmustur. Firmalarin mulkiyet yapisi degiskenleri olarak en yuksek paya sahip ortak, en yuksek ikinci paya sahip ortak ve halka aciklik orani belirlenmistir. Calismanin sonucunda, firmalarin mulkiyet yapilarinin finansal performans oranlarindan olan aktif devir hizi, cari oran, oz sermaye devir hizi ve Tobin q orani uzerinde pozitif yonde anlamli bir etkisi varken, fiyat-kazanc oranina ise negatif yonde anlamli bir etkisi cikmistir