Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Borsa İstanbul’da Faaliyet Gösteren Teknoloji Şirketlerinde Lojistik Regresyon Modeli ile Finansal Başarısızlık Tahminlemesi

Yıl 2022, , 207 - 224, 31.12.2022
https://doi.org/10.53600/ajesa.1146849

Öz

Finansal başarısızlık, uzun senelerdir şirketler, yatırımcılar ve kredi verenler bakımından en kritik tehdit olarak görülmektedir. Küreselleşmenin son yıllardaki etkisiyle, teknolojik ilerlemelerin ve finansal koşulların da yansımasıyla ulusal ve uluslararası sektörlerin hızla farklılaşmakta ve ilerlemekte olduğu görülmektedir. Bu farklılık ve ilerleme, daha çok şirketler bakımından, finansal başarısızlıkları tahmin etmeyi ön plana çıkarmaktadır. Bu çalışmada finansal başarısızlık kavramı, finansal başarısızlık çeşitleri, finansal başarısızlığın önlenmesi konusunda alınabilecek tedbirler, finansal başarısızlığın tahmininde kullanılan yöntemler, finansal teknoloji, finansal teknoloji süreci, finansal teknoloji oyuncuları ve Borsa İstanbul kavramları kavramsal olarak anlatılmıştır.
Çalışmada finansal veriler ile şirketlerin başarısızlıklarının lojistik regresyon yöntemi ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Borsa İstanbul’da işlem gören 27 adet teknoloji şirketine ait veriler toplanarak rasyolar oluşturulmuştur. 2021 verileri ve son üç yıldaki finansal veriler ile başarısız şirketler belirlenmiştir. Şirketlere ait veriler öncelikle3 aylık dönemlere göre oluşturulmuş fakat bazı şirketlerin 2018 ve 2019 yıllarına ait sadece yıllık verilerine ulaşılabilmesi sonucunda yıllık veriler kullanılmasına karar verilmiştir. 2018, 2019 ve 2020 yıllarına ait belirlenen rasyolar bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Eksik verilerin bulunduğu rasyolar çıkarıldığında 60 farklı rasyo ile analiz yapılmıştır. Şirketlerin finansal başarısızlığının önceden tahmin edilmesinde 3 yıl önceden tahmin etmede Duran Varlıklar/Maddi Özkaynak, Net Borç/FAVÖK(Yıllık) ve Toplam Borç/Özsermaye rasyoları, 2 yıl önceden tahmin etmede FAVÖK/Büyüme (Yıllık) ve Kısa Vade Borç/Toplam Borç rasyoları ve 1 yıl önceden tahmin etmede Özsermaye Karlılığı/ROE ve Kısa Vade Borç/Büyüme rasyolarının başarılı olduğu sonucu ortaya çıkmıştır.

Kaynakça

  • Akyüz, F. 2020. Taş ve Toprağa Dayalı Sektörde Faaliyet Gösteren Şirketlerin Finansal Başarısızlık Risklerinin Tahmin Edilmesi, 13 (1), 40-51.
  • Bağcı, H., & Sağlam, Ş. 2020. Sağlık ve Spor Kuruluşlarında Finansal Başarısızlık Tahmini: Altman, Sprıngate Ve Fulmer Modeli Uygulaması. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 23(1), 149-164.
  • Beaver, W.H. 1966. Financial ratios as predictors of failure. Journal of accounting research, 71-111.
  • Brigham, E. F., Gapenski, L. C., & Daves, P. R. 1999. Study guide to accompany Intermediate financial management. Dryden Press.
  • Çondur, F. ve Evlimoğlu, U. 2007. İmkb’nin İşlevselliğini Arttırmaya Yönelik Alternatif Politika Önerileri, İktisat ve Girişmcilik Üniversitesi, Türk Dünyası Kırgız Türk Sosyal Bilimler Enstitüsü, 12, 1-17.
  • Çöllü, D.A. Akgün, L. Ve Eyduran, E. 2020. Karar Ağacı Algoritmalarıyla Finansal Başarısızlık Tahmini: Dokuma, Giyim Eşyası ve Deri Sektörü Uygulaması, Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 6 (2), 225-246.
  • Dizgil, E. 2018. BIST Ticaret Endeksinde yer alan şirketlerin Springate finansal başarısızlık modeli ile incelenmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 248-267.
  • Garson, G. D. 2008. Logistic Regression: Statnotes. North Carolina State University, 5(21), 08.
  • Gündoğdu, A. 2015. Türkiye’de Sermaye Piyasasının Değişen Yüzü. Seçkin Yayınevi.
  • Güngör, H.Y. 2018. Şirketlerin Finansal Başarısızlıklarının Tahmini: Havayolu Sektörü Üzerine Bir Araştırma, Doktora Tezi, İnönü Üniversitesi, Malatya.
  • Hair, E., Halle, T., Terry-Humen, E., Lavelle, B., & Calkins, J. 2006. Children's school readiness in the ECLS-K: Predictions to academic, health, and social outcomes in first grade. Early Childhood Research Quarterly, 21(4), 431-454.
  • KAP (Kamuoyunu Aydınlatma Platformu) https://www.kap.org.tr/tr/Sektorler
  • Mertler, C. A., Vannatta, R. A., & LaVenia, K. N. 2021. Advanced and multivariate statistical methods: Practical application and interpretation. Routledge.
  • Nurcan, E. 2019. Finansal Başarısızlık Göstergelerinin Gri İlişkisel Analiz İle Belirlenmesi Ve Bist100 Endeksinde Veri Zarflama Analizi Ve Lojistik Regresyon Analizi Uygulaması, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Akdeniz Üniversitesi, Antalya.
  • Selimoğlu, S., & Orhan, A. 2015. Finansal başarısızlığın oran analizi ve diskriminant analizi kullanılarak ölçümlenmesi: BİST’de işlem gören dokuma, giyim eşyası ve deri işletmeleri üzerine bir araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (66), 21-40.
  • Soba, M. Akyüz, F. ve Uğurcan, Y. 2016. Şirketlerin Finansal Performanslarının Altman Yöntemiyle Analizi: Borsa İstanbul Örneği, Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9 (4), 65-87.
  • Söylemez, Y. 2018. 2008 Finansal Krizi Döneminde İşletmelerde Piyasa Verilerine Dayalı Olarak Finansal Başarısızlık Olasılığının Tahmini: İMKB Uygulaması, Doktora Tezi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Marmara Üniversitesi, İstanbul.
  • Tamari, M. 1966. Financial ratios as a means of forecasting bankruptcy. Management International Review, 15-21.
  • Torun, T. 2007. Finansal Başarısızlık Tahmininde Geleneksel İstatistiki Yöntemlerle Yapay Sinir Ağlarının Karşılaştırılması ve Sanayi İşletmeleri Üzerinde Uygulama, Yayımlanmamış Doktora Tezi, Erciyes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kayseri.
  • Tranmer, M., & Elliot, M. 2008. Multiple linear regression. The Cathie Marsh Centre for Census and Survey Research (CCSR), 5(5), 1-5.
  • Weitzel, W., & Jonsson, E. 1989. Decline in organizations: A literature integration and extension. Administrative science quarterly, 91-109.
  • Yıldız, B. 1999. Finansal Başarısızlığın Öngörülmesinde Yapay Sinir Ağı Kullanımı ve Ampirik Bir Çalışma, Yayımlanmamış Doktora Tezi, Dumlupınar Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kütahya.

Financial Failure Estimation in Technology Companies Operating in Borsa Istanbul with Logistics Regression Model

Yıl 2022, , 207 - 224, 31.12.2022
https://doi.org/10.53600/ajesa.1146849

Öz

Financial failure has been seen as the most critical threat to companies, investors and lenders for many years. With the impact of globalization in recent years, as well as the reflection of technological advances and financial conditions, it is seen that national and international sectors are rapidly differentiating and progressing. This difference and progress brings to the forefront the prediction of financial failures, mostly for companies. In this study, the concept of financial failure, types of financial failure, measures that can be taken to prevent financial failure, methods used to predict financial failure, financial technology, financial technology process, financial technology players and Borsa Istanbul concepts are explained conceptually.
In the study, it is aimed to predict the failures of companies with financial data using logistic regression method. Ratios were created by collecting data from 27 technology companies traded in Borsa Istanbul. Unsuccessful companies were identified with 2021 data and financial data for the last three years. The data of the companies were primarily created according to 3-month periods, but as only the annual data of some companies for the years 2018 and 2019 could be accessed, it was decided to use annual data. The ratios determined for the years 2018, 2019 and 2020 were used as independent variables. When the ratios with missing data were removed, analysis was performed with 60 different ratios. Fixed Assets/Tangible Equity, Net Debt/EBITDA(Annual) and Total Debt/Equity ratios in predicting the financial failure of companies 3 years in advance, EBITDA/Growth (Annual) and Short Term Debt/Total Debt ratios in predicting 2 years in advance and 1 year in advance, Return on Equity/ROE and Short Term Debt/Growth ratios were found to be successful..

Kaynakça

  • Akyüz, F. 2020. Taş ve Toprağa Dayalı Sektörde Faaliyet Gösteren Şirketlerin Finansal Başarısızlık Risklerinin Tahmin Edilmesi, 13 (1), 40-51.
  • Bağcı, H., & Sağlam, Ş. 2020. Sağlık ve Spor Kuruluşlarında Finansal Başarısızlık Tahmini: Altman, Sprıngate Ve Fulmer Modeli Uygulaması. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 23(1), 149-164.
  • Beaver, W.H. 1966. Financial ratios as predictors of failure. Journal of accounting research, 71-111.
  • Brigham, E. F., Gapenski, L. C., & Daves, P. R. 1999. Study guide to accompany Intermediate financial management. Dryden Press.
  • Çondur, F. ve Evlimoğlu, U. 2007. İmkb’nin İşlevselliğini Arttırmaya Yönelik Alternatif Politika Önerileri, İktisat ve Girişmcilik Üniversitesi, Türk Dünyası Kırgız Türk Sosyal Bilimler Enstitüsü, 12, 1-17.
  • Çöllü, D.A. Akgün, L. Ve Eyduran, E. 2020. Karar Ağacı Algoritmalarıyla Finansal Başarısızlık Tahmini: Dokuma, Giyim Eşyası ve Deri Sektörü Uygulaması, Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 6 (2), 225-246.
  • Dizgil, E. 2018. BIST Ticaret Endeksinde yer alan şirketlerin Springate finansal başarısızlık modeli ile incelenmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 248-267.
  • Garson, G. D. 2008. Logistic Regression: Statnotes. North Carolina State University, 5(21), 08.
  • Gündoğdu, A. 2015. Türkiye’de Sermaye Piyasasının Değişen Yüzü. Seçkin Yayınevi.
  • Güngör, H.Y. 2018. Şirketlerin Finansal Başarısızlıklarının Tahmini: Havayolu Sektörü Üzerine Bir Araştırma, Doktora Tezi, İnönü Üniversitesi, Malatya.
  • Hair, E., Halle, T., Terry-Humen, E., Lavelle, B., & Calkins, J. 2006. Children's school readiness in the ECLS-K: Predictions to academic, health, and social outcomes in first grade. Early Childhood Research Quarterly, 21(4), 431-454.
  • KAP (Kamuoyunu Aydınlatma Platformu) https://www.kap.org.tr/tr/Sektorler
  • Mertler, C. A., Vannatta, R. A., & LaVenia, K. N. 2021. Advanced and multivariate statistical methods: Practical application and interpretation. Routledge.
  • Nurcan, E. 2019. Finansal Başarısızlık Göstergelerinin Gri İlişkisel Analiz İle Belirlenmesi Ve Bist100 Endeksinde Veri Zarflama Analizi Ve Lojistik Regresyon Analizi Uygulaması, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Akdeniz Üniversitesi, Antalya.
  • Selimoğlu, S., & Orhan, A. 2015. Finansal başarısızlığın oran analizi ve diskriminant analizi kullanılarak ölçümlenmesi: BİST’de işlem gören dokuma, giyim eşyası ve deri işletmeleri üzerine bir araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (66), 21-40.
  • Soba, M. Akyüz, F. ve Uğurcan, Y. 2016. Şirketlerin Finansal Performanslarının Altman Yöntemiyle Analizi: Borsa İstanbul Örneği, Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9 (4), 65-87.
  • Söylemez, Y. 2018. 2008 Finansal Krizi Döneminde İşletmelerde Piyasa Verilerine Dayalı Olarak Finansal Başarısızlık Olasılığının Tahmini: İMKB Uygulaması, Doktora Tezi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Marmara Üniversitesi, İstanbul.
  • Tamari, M. 1966. Financial ratios as a means of forecasting bankruptcy. Management International Review, 15-21.
  • Torun, T. 2007. Finansal Başarısızlık Tahmininde Geleneksel İstatistiki Yöntemlerle Yapay Sinir Ağlarının Karşılaştırılması ve Sanayi İşletmeleri Üzerinde Uygulama, Yayımlanmamış Doktora Tezi, Erciyes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kayseri.
  • Tranmer, M., & Elliot, M. 2008. Multiple linear regression. The Cathie Marsh Centre for Census and Survey Research (CCSR), 5(5), 1-5.
  • Weitzel, W., & Jonsson, E. 1989. Decline in organizations: A literature integration and extension. Administrative science quarterly, 91-109.
  • Yıldız, B. 1999. Finansal Başarısızlığın Öngörülmesinde Yapay Sinir Ağı Kullanımı ve Ampirik Bir Çalışma, Yayımlanmamış Doktora Tezi, Dumlupınar Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kütahya.
Toplam 22 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Bilgisayar Yazılımı
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Pınar Korkmaz 0000-0002-4388-1325

Yayımlanma Tarihi 31 Aralık 2022
Gönderilme Tarihi 22 Temmuz 2022
Kabul Tarihi 3 Kasım 2022
Yayımlandığı Sayı Yıl 2022

Kaynak Göster

APA Korkmaz, P. (2022). Borsa İstanbul’da Faaliyet Gösteren Teknoloji Şirketlerinde Lojistik Regresyon Modeli ile Finansal Başarısızlık Tahminlemesi. AURUM Journal of Engineering Systems and Architecture, 6(2), 207-224. https://doi.org/10.53600/ajesa.1146849

.