Firmalarda nakit kâr payı dağıtım tutarını etkileyen mikro faktörler: BİST sınai endeks firmaları üzerine bir çalışma

Yıl 2023, , 49 - 61, 08.06.2023

Metin Seyhan , Ramazan Akbulut

https://doi.org/10.58588/aru-jfeas.1270401

Cited By: 1

Öz

Bu çalışmanın amacı BİST Sınai Endeksi’ne kayıtlı firmalarının nakit kâr payı dağıtım politikalarına etki eden mikro faktörleri ve bu faktörlerin etki gücünü tespit etmektir. Çalışmanın bağımlı değişkeni net nakit kâr payı dağıtım tutarıdır. Modelin bağımsız değişkenleri aktif kârlılık oranı, hisse başına kâr, Tobin Q Oranı, piyasa değeri/defter değeri, büyüklük, likidite oranı, cari oran, finansal kaldıraç, yabancı kaynak vade yapısı, uzun vadeli finansal kaldıraç, kısa vadeli finansal kaldıraç, beta, halka açıklık oranı, firmanın faiz oranı, varlık yapısı, vergi kalkanı, finansal başarısızlık oranı, sahiplik yoğunlaşması, net satışlar, vergi ve nakit dönüşüm süresidir. Bu çalışmada 2010-2020 yılları arasında BİST Sınai Endeksi’nde düzenli yer alan ve istikrarlı kâr payı dağıtan firmalardan elde edilen veriler panel veri regresyon yöntemi ile analiz edilmiştir. Elde edilen bulgulara göre aktif kârlılık oranı, yabancı kaynak vade yapısı oranı ve vergi değişkenleri nakit kâr payı dağıtım tutarını pozitif yönde etkilerken Tobin Q oranı, likidite oranı ve firmanın faiz oranı değişkenleri bağımlı değişkeni negatif yönde etkilemektedir. Aktif kârlılık oranı nakit kâr payı dağıtım tutarını en çok etkileyen faktör olarak ön plana çıkmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Nakit Kâr Payı Politikası, BİST Sınai Endeksi, Panel Veri Analizi

Micro factors affecting cash dividend distribution amount in firms: an analysis on the companies in the BIST industrial index

Öz

The aim of this study is to determine the micro factors affecting the cash dividend distribution policies of the companies registered in the BIST Manufacturing Industry Index and the impact power of these factors. The dependent variable of the study is the net cash dividend distribution amount. The independent variables of the model are return on assets ratio, earnings per share, Tobin Q Ratio, market value/book value, size, liquidity ratio, current ratio, financial leverage, foreign resource maturity structure, long financial leverage, short financial leverage, beta, free float ratio, the firm's interest rate, asset structure, tax shield, financial failure rate, concentration of ownership, net sales, tax and cash conversion cycle. In this study, the data obtained from the companies that regularly take place in the BIST Industry Index and distribute stable dividends between the years 2010-2020 were analyzed by panel data regression method. According to the findings, while the return on assets ratio, foreign resource maturity structure ratio and tax variables affect the cash dividend distribution amount positively, the Tobin Q ratio, liquidity ratio and the firm's interest rate variables affect the dependent variable negatively. The return on assets ratio stands out as the factor that most affects the cash dividend distribution amount.

Anahtar Kelimeler

Cash Dividend Policy, BIST Industry Index, Panel Data Analysis

Kaynakça

• Adjaoud, F. ve Ben‐Amar, W. (2010). Corporate governance and dividend policy: shareholders’ protection or expropriation? Journal Of Business Finance & Accounting, 37(5‐6), 648-667.
• Ali, H. (2022). Corporate dividend policy in the time of COVID-19: evidence from the G-12 countries. Finance Research Letters, 46.
• Almeida, L. A. G., Teixeira Pereira, E. ve Oliveira Tavares, F. (2015). Determinants of dividend policy: Evidence from Portugal. Review of Busıness Management, 17(54), 701-719.
• Albayrak. A. S. (2005). Çoklu doğrusal bağlantı halinde en küçük kareler tekniğinin alternatif yanlı tahmin teknikleriyle bir uygulama. ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 1(2), 105-126.
• Andres, C., Betzer, A., Goergen, M. ve Renneboog, L. (2009). Dividend policy of German firms. A panel data analysis of partial adjustment models. Journal of Empirical Finance, 16(2), 175-187.
• Bai, J. ve Ng, S. (2004). A panic attack on unit roots and cointegration. Econometrica, 72 (4), 1127–1177.
• Baltagi, B. H., Bratberg, E. ve Holmås, T. H. (2005). A panel data study of physicians' labor supply: the case of Norway. Health Economics, 14(10), 1035-1045.
• Baltagi, B. ve Li, Q. (1991). A joint test for serial correlation and random individual effects. Statistics and Probability Letters, 11, 277-280.
• Barros, V., Verga Matos, P. ve Miranda Sarmento, J. (2020). What firms’ characteristics drive the dividend policy? a mixed-method study on the euronext stock exchange. Journal of Business Research, 115, 365-377.
• Ben Salah, O. ve Ben Amar, A. (2022). Does corporate social responsibility affect dividend policy? empirical evidence in the French context. Journal of Global Responsibility, 13(3), 268-289.
• Born, B. ve Breitung, J. (2016). Testing for serial correlation in fixed-effects panel data models. Econometric Reviews, 35(7), 1290-1316.
• Bölük, Ş. (2015). Anonim şirketlerde kâr dağıtımı. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Okan Üniversitesi.
• Breusch, T. ve Pagan, A. (1979). A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation. Econometrica, 47, 1287–1294.
• Cengiz, S., Dilsiz, M. Ş. ve Aslanoğlu, S. (2016). Kâr dağıtım politikasının kazanç yönetimi uygulamaları üzerindeki etkisi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 70, 39-54.
• Gill, A., Biger, N. ve Tibrewala, R. (2010). Determinants of dividend payout ratios: evidence from united states. The Open Business Journal, 3(1), 8-14.
• Gujarati, D.N. (2004). Basic econometrics. The Companies.
• Honda, Y. (1985). Testing the error components model with non-normal disturbances. Review of Economic Studies, 52, 681-690.
• Hung, D. N., Ha, N. V. ve Binh, D. T. (2018). Factors influencing the dividend policy of Vietnamese enterprises. Asian Journal of Finance & Accounting, 10(2), 16-29.
• Im, K., Pesaran, H. ve Shin, Y. (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of Econometrics, 115, 53-74.
• Juma’h, A. H., Juan, S., Carlos, R. ve Olivares Pacheco, J. (2008). The financial factors influencing cash dividend policy: A sample of U.S. manufacturing companies. Inter Metro Business Journal, 4(2), 23-43.
• Komrattanapanya, P. ve Suntraruk, P. (2014). Factors influencing dividend payout in Thailand: a tobit regression analysis. International Journal of Accounting and Financial Reporting, 3(2), 255-268.
• Karayalçın, Y. (1988). Muhasebe hukuku. Ankara: Bankacılık ve Ticaret Hukuku Araştırmaları Enstitüsü Yayınları.
• Kuzucu, N. (2015). Determinants of dividend policy: a panel data analysis for Turkish listed firms. International Journal of Business and Management, 10(11), 149.
• Levin, A., Lin, C. ve Chu, C. S. J. (2002). Unit root tests in panel data: asymptotic and finite-sample properties. Journal of Econometrics, 108, 1–24.
• Paramita, R. W. D. (2020). Determinants of dividend policy. Jurnal Ilmu Manajemen Advantage, 4(1), 1-5.
• Pesaran, M. H. ve Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics. 142, 50-93.
• Tabachnick, B. G. ve L. S. Fidell (2001). Using multivariate statistics. Needham Heights, MA, Allyn ve Bacon.
• Yıldız, B. (2014). Firmalarda temettü politikalarını etkileyen unsurlar: BİST sanayi işletmeleri üzerine bir panel veri uygulaması. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(10), 185-206.