Sermaye Yapısı Seçimlerinin Belirleyicilerine PLSR ve MIMIC-PLS Model Yaklaşımı ve Karşılaştırmalı Analizi

Yıl 2022, Sayı: 58, 156 - 169, 31.12.2022

Seda Başar Yılmaz , H.eray Çelik

https://doi.org/10.53568/yyusbed.1183706

Öz

Bu çalışmada, şirketler için önemli olan sermaye yapısı seçimlerinin belirleyicileri incelenmiştir. Bu nedenle 2008-2017 yılları arasında İMKB’de ve BİST’te işlem gören 167 şirketin verileri kullanılmıştır. Sermaye yapısı üzerinde etkisi olduğu düşünülen 8 gösterge ve 3 neden olmak üzere 11 değişken belirlenmiştir. Çalışmada 2 analiz yapılmış ve sonuçları karşılaştırılmıştır. İlk analizde bağımlı değişken değiştirilerek 3 model kurulmuş, Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu (PLSR) yöntemi ile analiz edilmiştir. Sonrasında bu 3 modelin eşanlı çözümünü sağlayabilen MIMIC Model yine Kısmi En Küçük Kareler (PLS) ile analizlenmiştir. Yapılan iki analizin sonuçların karşılaştırılmasına yer verilmiştir. Yapılan analiz sonuçlarına göre tüm modellerde sermaye yapısı üzerinde en etkili gösterge değişkenlerin karlılık ve likidite olduğu görülmüştür. Modelde sermaye yapısını en iyi temsil ettiği düşünülen neden değişkenlerinden toplam borçlar, gizil değişken olarak yer alan sermaye yapısını en iyi temsil eden değişkendir. Yine MIMIC model sonucuna göre Türkiye’de BİST’te işlem gören firmalar için etkin olan teorinin Dengeleme Teorisi olduğu görülmüştür. Son olarak PLSR ve MIMIC model kıyaslandığında hem ilişkileri daha detaylı olarak inceleyebilmesi hem de sonuçların teorilere uygunluğu açısından MIMIC modelin daha tercih edilebilir olduğu söylenebilir.

Anahtar Kelimeler

Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu, MIMIC Model, Dengeleme Teorisi, Finansal Hiyerarşi Teorisi, Sermaye Yapısı Belirleyicileri

Destekleyen Kurum

Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi

Proje Numarası

FDK-2018-6834

PLSR and MIMIC-PLS Model Approach to Determinants of Capital Structure Choices and Comparative Analysis

Öz

In this study, the determinants of capital structure choices, which are very important for companies. For this reason, the data of 167 companies traded in ISE and BIST between 2008 and 2017 were collected. 11 variables as 8 indicators, and 3 causes, which are thought to have an impact on the capital structure, were determined. In the study, 2 analyses were made and the results were compared. In the first analysis, 3 models were established by changing the dependent variable and analysed with the Partial Least Squares Regression (PLSR) method. Afterwards, the MIMIC Model, which can provide simultaneous solution to these 3 models, is again analysed with Partial Least Squares (PLS). A Comparison of the results of the two analyses is given. According to the results of the analysis, it has been seen that the most effective indicator variables on the capital structure in all models are profitability and liquidity. Among the reason variables, which are thought to represent the capital structure best in the model, total debt is the variable that best represents the capital structure, which is included as a latent variable. Again, according to the MIMIC model result, it has been seen that the effective theory for the companies traded in the BIST in Turkey is the trade-off theory. Finally, when the PLSR and MIMIC models are compared, it can be said that the MIMIC model is more preferable in terms of both examining the relationships in more detail and the compatibility of the results with the theories.

Anahtar Kelimeler

Partial Least Squares Regression, MIMIC Model, Trade-off Theory, Pecking Order Theory, Capital Structure Determinants

Proje Numarası

FDK-2018-6834

Kaynakça

• Abdi, H. (2003). Partial least square regression (PLS regression). Encyclopedia For Research Methods for the Social Sciences, 6(4), 792-795.
• Acaravcı, S. K., (2004). Gelişmekte Olan Ülkelerde Sermaye Yapısını Etkileyen Faktörler: Türkiye’de Bir Uygulama [Yayınlanmamış Doktora Tezi]. Çukurova Üniversitesi.
• Arsov, S. & Naumoski, A. (2016). Determinants of capital structure: An empirical study of companies from selected post-transition economies. Zbornik radova Ekonomskog fakulteta u Rijeci: časopis za ekonomsku teoriju i praksu, 34(1), 119-146.
• Baker, M. & Wurgler, J. (2002). Market Timing and Capital Structure. The Journal of Finance, 57(1), 1-32.
• Boßow-Thies, S., & Albers, S., (2010). Application of PLS in marketing: content strategies on the internet. In Handbook of Partial Least Squares (pp. 589-604). Springer.
• Bollen, K. & Lennox, R., (1991). Conventional wisdom on measurement: A structural equation perspective. Psychological bulletin, 110(2), 305.
• Ceylan, A., & Korkmaz, T. (2008). İşletmelerde Finansal Yönetim. Bursa: Ekin Kitabevi Yayınları.
• Chang, C., Lee, A. C., & Lee, C. F. (2009). Determinants of capital structure choice: A structural equation modeling approach. The Quarterly Review of Economics and Finance, 49(2), 197-213.
• Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. Modern methods for business research, 295(2), 295-336.
• Chin, W. W. & Newsted, P. R., (1999). Structural equation modeling analysis with small samples using partial least squares. Statistical strategies for small sample research, 1(1), 307-341.
• Cortez, M. A. & Susanto, S. (2012). The Determinants of Corporate Capital Structure: Evidence From Japanese Manufactoring Companies. Journal of International Business Research, 11. De Jong, S. (1993). SIMPLS: an alternative approach to partial least squares regression. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 18(3), 251-263.
• Demirci, S. (2017). Sermaye yapısı teorilerinin TCMB sektör bilançolarıyla test edilmesi: İmalat sanayi sektörü üzerine bir panel veri analizi. Business and Economics Research Journal, 8(2), 231-245. doi:10.20409/berj.2017.47
• Demirhan, D. (2009). Sermaye Yapısını Etkileyen Firmaya Özgu Faktörlerin Analizi: IMKB Hizmet Firmaları Üzerine Bir Uygulama. Ege Academic Review, 9(2), 677-697.
• Drobetz, W. & Gruninger, M. C. (2007). Corporate Cash Holdings: Evidence from Switzerland. Financial Markets and Portfolio Management, 21, 293–324.
• Durukan, M. B. (1997). Hisse Senetleri İMKB’de İşlem Gören Firmaların Sermaye Yapısı Üzerine Bir Araştırma: 1990-1995. İMKB Dergisi, 1(3), 75-91.
• Frank, M. Z., & Goyal, V. K. (2007). Corporate leverage: How much do managers really matter?. Available at SSRN 971082.
• Gharaibeh, A. M. O. & Sarea, A. M. (2015). The Impact of Capital Structure and Certain Firm Specific Variables On The Value of The Firm: Empirical Evidence From Kuwait. Corporate Ownership & Control, 831.
• Götz, O., Liehr-Gobbers, K., Krafft, M. (2010). Evaluation of structural equation models using the partial least squares (PLS) approach. In Handbook of Partial Least Squares (pp. 691-711). Berlin: Springer.
• Güner, A., (2016). Türkiye'deki İşletmelerde Sermaye Yapısı Belileyicileri: BİST’de Bir Uygulama (Publication No:28635048) [Doctoral dissertation, Anadolu Üniversitesi].
• Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139-152.
• Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., Mena, J. A. (2012). An assessment of the use of partial least squares structural equation modeling in marketing research. Journal of The Academy of Marketing Science, 40(3), 414-433.
• Henseler, J., Hubona, G., & Ray, P. A. (2016). Using PLS path modeling in new technology research: updated guidelines. Industrial Management & Data Systems, 116(1). Koller, T., Goedhart, M., & Wessels, D. (2005). The right role for multiples in valuation. McKinsey on Finance(15), 7-11.
• Köksal, B.,Orman, C., & Oduncu, A. (2013). Determinants of capital structure: evidence from a major emerging market economy (48415). MPRA Paper. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/48415/
• Kraus, A. & Litzenberger, R. H. (1973). A state‐preference model of optimal financial leverage. The Journal of Finance, 28(4), 911-922.
• Marcoulides, G. A. & Saunders, C. (2006). Editor's comments: PLS: a silver bullet?. MIS quarterly, iii-ix.
• Matias, F. & Serrasqueiro, Z., (2017). Are there reliable determinant factors of capital structure decisions? Empirical study of SMEs in different regions of Portugal. Research in International Business and Finance, 40, 19-33.
• Myers, S. C. (1984). The capital structure puzzle. The Journal of Finance, 39(3), 574-592.
• Myers, S. C. & Majluf, N. S. (1984). Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. Journal of Financial Economics, 13(2), 187-221.
• Noonan, R., & Wold, H. (1982). PLS path modeling with indirectly observed variables: a comparison of alternative estimates for the latent variable. Amsterdam: North Holland.
• Özdemir, K. (2019). Enflasyon oranı faiz oranı ve döviz kurlarında yaşanan değişimlerin firmaların sermaye yapısı üzerindeki etkisi: BİST 100’deki imalat firmaları üzerine bir uygulama [Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi]. Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
• Polat, A. G. E., & Günay, S. (2009). Kismi En Küçük Kareler ve Bir Uygulama. Içinde VI: İstatistik Günleri Sempozyumu Bildiriler Kitabı.
• Ross, S. A. (1977). The determination of financial structure: the incentive-signalling approach. The Bell Journal of Economics, 23-40.
• Titman, S. & Wessels, R., (1988). The determinants of capital structure choice. The Journal of Finance, 43(1), 1-19.
• Turaboglu, T. T., Erkol, A. Y.,& Topaloglu, E. E. (2017). Finansal Başarısızlık ve Sermaye Yapısı Kararları: BIST 100 Endeksindeki Firmalar Üzerine Bir Uygulama. Business & Economics Research Journal, 8(2).