Bu çalışma Türkiye’de faaliyet gösteren finansal şirketlerin sermaye yapılarını oluştururken bir hedef doğrultusunda hareket edip etmedikleri ve uyarlama maliyetlerinin olduğu bir ortamda uyarlama hızlarının ne olduğunun tespit edilmesi amacıyla yapılmıştır. Finansal şirketlerin borç uyarlama hızlarını analiz etmek üzere gerekli olan veri Amerikan “Standard and Poor’s” firmasının küresel şirket verilerini tuttuğu S&P Compustat Fundementals veri tabanından derlenmiştir. Veri setinde 114 finansal şirkete (mevduat bankaları, katılım bankaları, menkul ve gayrimenkul yatırım ortaklıkları ve sigorta şirketleri) ait 1996-2018 yıllarını kapsayan toplam 1570 firma-yılı gözlem bulunmaktadır. Dinamik panel veri analiz yöntemlerinden GMM-SYS kullanılarak yapılan analizler sonucu, finansal şirketlerin cari borçlarını optimal borç oranına uyarlama hızı 26% olarak tespit edilmiştir. Ancak bu hızın finansal şirketlerin toplam borçlanma oranlarının art arda düştüğü 2008 yılını da içine alan küresel finans krizi sürecinde (2007-2010) 19%’a gerilediği görülmüştür. Modellerden elde edilen bulgular yorumlandığında, finansal şirketlerin sermayelerini yapılandırırken alternatif finansman tercihleri arasında hiyerarşik bir sıralama yapmak yerine, borç ve özsermaye oranlarını belli bir seviyede tutmak amacıyla hedef bir borç oranı etrafında dengeleme davranışı sergilediklerini söylemek yanlış olmayacaktır. Araştırma keşfedici nitelikte bir çalışma olduğundan, uyarlama hızını etkileyen faktörler ve bu faktörlerin farklı dönemlerde uyarlama hızını ne ölçüde arttırdığı veya azalttığı çalışmanın kapsamı dışındadır. Firma yönetimlerine optimal sermaye yapısı kararlarında yardımcı olunabilmesi için gelecekteki çalışmaların uyarlama hızına etki eden kurumsal ve makroekonomik bazı değişkenler üzerine yoğunlaşması uygun olacaktır.
This study examines whether financial institutions in Turkiye revise target debt ratios when determining capital structures, in addition to investigating the speed of adjustment to optimal capital structure in the presence of adjustment costs. The data were obtained from the COMPUSTAT Fundamentals database, which is maintained by Standard & Poor’s. The dataset covers 1,570 firm-year observations from 114 financial institutions (deposit banks, Islamic banks, securities, real estate investment trusts, and insurance companies) between 1996 and 2018. Using the dynamic panel data analysis method GMM-SYS, the speed of adjustment to optimal capital structure is determined to be 26%; however, during the global financial crisis (2007–2010), when financial institutions’ total debt ratios declined, this speed plummeted to 19%. Based on the results of the analysis, it is reasonable to conclude that financial firms conduct balancing behavior around a target debt ratio to maintain optimal debt ratios when structuring capital, rather than making a hierarchical selection among alternative financing options. As the study is an exploratory endeavor to determine the speed of adjustment, the factors affecting the adjustment speed and the extent to which these factors increase or decrease adjustment speeds in different periods are beyond the scope of the study. Future research should consider institutional and macroeconomic determinants of adjustment speed to help advise firm executives about the optimal capital structures of their respective firms.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Business Administration |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2022 |
Submission Date | March 7, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 |