TEKNOLOJİ YOĞUNLUĞUNA GÖRE FİNANSAL BAŞARISIZLIK TAHMİN MODELLERİ DEĞİŞİR Mİ? İMALAT SANAYİ SEKTÖRÜ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Year 2019, Volume: 41 Issue: 2, 536 - 555, 06.01.2020

Selay Giray Yakut , N. Ece Bacaksız

https://doi.org/10.14780/muiibd.665804

Abstract

Verimli bir üretim süreci sanayi, ticaret ve enerjide dışa bağımlılığı azaltarak ülkelerin refah seviyesini
yükseltmektedir. Bir ülkenin üretim gücü imalat sektörünün ülke ekonomisine sağladığı desteğe
paralel gelişmektedir. Özellikle gelişmekte olan ülkelerde, ekonomideki payı ağırlıkta olan tarım
sektörü, ülkenin gelişmişliğine bağlı olarak ileri dönemlerde yerini üretim ekonomisine bırakmaya
başlamaktadır. Hatta ülkeler üretim bileşenlerini öncelikle daha hafif teknoloji gerektiren ürünlerle
oluşturmakta, üretimin ileriki aşamalarında artan teknoloji, bilgi birikimi, yetiştirilen kalifiye işgücü
yardımıyla yüksek teknolojik ürünlere kaydırmaktadırlar. Değişen ve sürekli gelişen konjonktür,
ülkeleri daha nitelikli ve ‘’iyi’’ ürün üretmeye yönlendirmektedir. Bu yüzdendir ki imalat sektöründe
faaliyet gösteren firmaların başarısı bir ülke için imalat sektörünün de gücü ve başarısıdır. İşletmelerin
yükümlülüklerini kısa ve uzun vadede yerine getirememesi sonucunda finansal başarısızlık kavramı
ortaya çıkmaktadır. Finansal başarısızlık yetersiz işletme sermayesi, aşırı borçlanma gibi finansal
yapıdan kaynaklanabileceği gibi; ekonomik gelişmeler, döviz kuru dalgalanmaları, sektörde yaşanan
rekabet durumu benzeri dışsal nedenlerden de yaşanabilmektedir. Finansal başarıyı etkileyen işletme
dahilindeki etmenlerin bilinmesi işletmenin kendisi ve ilişkili olduğu çevre için önemlidir. Tüm bu
kavramlardan yola çıkarak bu çalışmada 2012-2015 yıllarında BİST’e kote olan imalat sanayi işletmelerin
finansal başarılarını etkileyen etmenler sektörün teknoloji yoğunluğu ve finansal oranlar bağlamında,
Faktör analizi ve Lojistik Regresyon Analizi yardımıyla araştırılmıştır. Araştırma sonucunda elde edilen
bulgular yorumlanmıştır.

Keywords

Finansal Başarısızlık, Teknoloji Yoğunluğu, Lojistik Regresyon Analizi

References

• AKTAŞ, R. (1997). Endüstri İşletmeleri İçin Mali Başarısızlık Tahmini – Çok Boyutlu Model Uygulaması. Doktora Tezi. Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü: Ankara.
• AKTÜMSEK, E.,ve Göker, İ. E. K. (2018). Mali Başarısızlık Tahminlemesinde Sektör Bazlı Bir Karşılaştırma. İşletme Araştırmaları Dergisi Journal of Business Research-Turk, 10(4): 401-421.
• ALPAR, R., 2011, Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Ankara, Detay Yayıncılık.
• ALTAŞ, D. ve Giray, S. (2005). Finansal Başarısızlığın Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlerle Belirlenmesi: Tekstil Sektörü Örneği, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(2), 13-28.
• ALTMAN, E. I. (1968), “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”, Journal of Finance, 23, 589–609.
• ALVİN C. Rencher, (1998). Multivariate Statistical Inference and Applications, 1. Edition, New York: John Wiley & Sons Publication.
• BAŞARIR, G. (1990), Çok Değişkenli Verilerde Ayrımsama Sorunu ve Lojistik Regresyon Analizi. (Uygulamalı istatistik doktora tezi.) H.Ü., 1-36, Ankara.
• BEAVER, W. (1966), “Financial Ratios As Predictors of Failure”, Journal of Accounting Research, 4: 71–111.
• BÜYÜKÖZTÜK, Ş. (2002). Faktör Analizi: Temel Kavramlar ve Ölçek Geliştirmede Kullanımı. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yöntemi, 32:470-483.
• CENGİZ, D. T., Kalkan, S. B., Turanli, M., & Köse, İ. (2015). Türkiyedeki İşletmelerin Finansal Başarısızlığının Faktör Analizi Ve Diskriminant Analizi İle İncelenmesi. Ekonometri ve Istatistik Dergisi, (23), 62-80.
• DIMITRASA, Zanakis S, Zopounidis C (1996). A survey of business failures with an emphasis on prediction methods and industrial applications. European Journal of Operational Research, 90(3): 487–513.
• ERTAN, A.S. ve Ersan, Ö. (2018). Finansal Başarısızlığı Belirleyen Etkenler: Türkiye İmalat Sektörü Örneği. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 40(2):181-207.
• GÖR, Y. (2019). Finansal Başarısızlık Üzerine Bir Araştırma: BİST-100 Örneği. Uluslararası Yönetim ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(11):137-144.
• GUJARATİ, D.N. (1999). Basic Econometrics. (Şenesen, Ü. ve Şenesen, G.G.).İstanbul: Literatür. (1978).
• GÜRİŞ, S., Akay, E. Ç., Ün, T., ve Kızılarslan, Ş. (2017). Multivariate Probit Modeli ile Finansal Başarısızlığın Yeniden İncelenmesi: Borsa İstanbul Örneği. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 6(3), 199-210.
• İÇERLİ, M.Y. ve Akkaya, G.C. (2006). Finansal Açıdan Başarılı Olan İşletmelerle Başarısız Olan İşletmeler Arasında Finansal Oranlar Yardımıyla Farklılıkların Tespiti. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 1:413-421.
• KAYGIN, C.Y., Tazegül, A. ve Yazarkan, H. (2016). İşletmelerin Finansal Başarılı ve Başarısı Olma Durumlarının Veri Madenciliği ve Lojistik Regresyon Analizi İle Tahmin Edilebilirliği. Ege Akademik Bakış Dergisi, 16(1):147-159.
• KLEİNBAUM, D.G. (1994). Logistic Regression A Self-Learning Text 1.Baskı, New York: Springer Verlag.
• LAKSHAN, A. M. I., ve Wijekoon, W. M. H. N. (2013). The use of Financial Ratios in Predicting Corporate Failure in Sri Lanka. GSTF Journal of Business Review (GBR), 2(4), 37-43.
• ÇOKLUK Ö.,, Şekercioğlu G. ve Büyüköztürk Ş. (2010), Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik – SPSS ve Lisrel Uygulamaları, 1. Baskı, Ankara: Pegem Yayınevi.
• SELİMOĞLU, S.K. ve Orhan, A. (2015). Finansal Başarısızlığın Oran Analizi ve Diskriminant Analizi Kullanılarak Ölçümlenmesi: BİST’de İşlem Gören Dokuma, Giyim Eşyası ve Deri İşletmeleri Üzerine Bir Araştırma. Muhasebe ve Finansman Deegisi, 66:20-40.
• SHARMA, S. (1996). Applied multivariate techniques. John Wiley & Sons, Inc.
• TANG, T. C. ve Chi, L. C. (2005). Neural Networks Analysis in Business Failure Prediction of Chinese Importers: A Between-Countries Approach, Expert Systems With Applications, 29(2):24-255.
• TATLIDİL, H. (1996). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. Ankara: Cem Web Ofset.
• TERZİ, S. (2011). Finansal Rasyolar Yardımıyla Finansal Başarısızlık Tahmini: Gıda Sektöründe Ampirik Bir Araştırma. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(1).
• TURANLI, M., Taşpınar Cengiz, D ve Bozkır, Ö. Faktör Analizi ile Üniversiteye Giriş Sınavlarındaki Başarı Durumuna Göre İllerin Sıralanması. Ekonometri ve İstatistik, 17:45-68.
• TÜİK ‘’ NACE Rev.2-Altılı Ekonomik Faaliyet Sınıflaması’’ https://biruni.tuik.gov.tr/DIESS/SozlukDetayiGetirAction.do;jsessionid=2e85GYTt—3EDyo1Thyvwqmn.4d350be2-479e-3468-8b85-21d98897a89c?surumId=244&ustKod=yok&page=395&duzey=0, Erişim tarihi: 07.07.2019.
• UYAR, S. (2019). Finansal Rasyolar Yardımıyla Mali Başarısızlık Tahmininde Alternatif Tekniklerin Karşılaştırılması. Yüksek Lisans Tezi. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü: İstanbul.
• WOOLDRİDGE, J.M. (2003). Introductory Econometrics: A Modern Approach. 2nd Edition.
• YAŞLIOĞLU, M.M. (2017). Sosyal Bilimlerde Faktör Analizi ve Geçerlilik: Keşfedici ve Doğrulayıcı Faktör Analizlerinin Kullanılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 46(74-85).
• ZEYTİNOĞLU E., Akarım Y. D. (2013). Financial Failure Prediction Using Financial Ratios: An Empirical Application on Istanbul Stock Exchange. Journal of Applied Finance & Banking, 3(3), 107-115.