BIST 100 Gıda İşletmelerinin Z-Skor Modeli ile Risk Analizi

Öz

Gıda, insanın var olduğu andan itibaren yaşamını sürdürebilmek için doğayla mücadele ettiği en önemli ihtiyaçtır. Tarımsal faaliyetlerin başlamasına kadar avcı-toplayıcı beslenme kültürüne sahip olan insanoğlu, bu dönemden itibaren yerleşik düzene geçmiş; bitkisel ve hayvansal gıda üreticisi ve tüketicisi olmuştur. Sanayi Devrimi’nden sonra da hızla gelişen gıda teknolojisi, yiyeceklerin seri üretimine imkân tanımış ve gıda sektörünün Dünya genelinde yaygınlaşmasına önemli katkı sağlamıştır. Günümüzde ise giderek artan nüfusun hayati talebini karşılayan gıda sektörü, herhangi bir ikamesi olmadığı için üretim faaliyetlerini sürdürmek zorundadır. Özellikle gelişmekte olan ülkelerde, gıda işletmelerinin finansal başarısızlığı; genel ekonomiyi etkileyen işsizlik, tarımsal üretim ve ekonomik büyüme gibi konularda sorunlar yaşanmasına neden olmaktadır. Bu bağlamda çalışmada, finansal başarısızlığı 2 yıl önceden belirleyebilme olanağını sağlayan Altman Z-Skor Modelinden yararlanılarak gıda sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal başarısızlık ve iflas risk tahmini yapılması amaçlanmıştır. Model sonuçlarına göre analizi yapılan şirketlerin finansal sıkıntısının olmadığı belirlenmiştir. Küresel ve ulusal düzeyde yaşanan dinamik finansal olaylar veya uygulanan makroekonomik kararlar, finansal yapıların da değişmesine neden olmaktadır. Özellikle ülkemizde, şirketlerin finansal açıdan belirli periyotlarla izlenmesi, üst yönetimin erken uyarı sinyallerini değerlendirmesi gerekmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Gıda
• Gıda İşletmeleri
• BIST 100
• Z-Skor Modeli

Risk Analysis of BIST 100 Food Enterprises with Z-Score Model

Öz

Food is the most important need that humans have struggled with nature to survive since the moment they came into being. Humans, who had a hunter-gatherer diet until the beginning of agricultural activities, have settled down since this period; they have become producers and consumers of plant and animal foods. The rapidly developing food technology after the Industrial Revolution has enabled the mass production of food and has made a significant contribution to the spread of the food sector worldwide. Today, the food sector, which meets the vital demand of the ever-increasing population, has to continue its production activities since there is no substitute. Especially in developing countries, the financial failure of food enterprises causes problems such as unemployment, agricultural production and economic growth, which affect the general economy. In this context, the study aims to estimate the financial failure and bankruptcy risk of enterprises operating in the food sector by using the Altman Z-Score Model, which allows the determination of financial failure 2 years in advance. According to the model results, it has been determined that the analyzed companies do not have financial difficulties. Dynamic financial events experienced at global and national levels or macroeconomic decisions implemented also cause changes in financial structures. Especially in our country, companies need to be monitored financially at certain intervals and senior management needs to evaluate early warning signals.

Anahtar Kelimeler

• Food
• Food Businesses
• BIST 100
• Z-Score Model

Kaynakça

1. Akın, F. (2012). Gıda Ürünleri ve İçecek Sanayinin Ekonomik Özellikleri. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(3),17-70.
2. Aktaş, R., Doğanay, M. M., & Yıldız, B. (2003). Mali Başarısızlığın Öngörülmesi: İstatiksel Yöntemler ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırılması. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 58(4), 1-24.
3. Allianz Trade.(2023). Tarımsal Gıda Sektörü 2023 Görünümü. https://www.allianz-trade.com/content/dam /onemarketing/aztrade/allianz-trade_com/tr_TR/main/2023-sectoral-risk- reports/AZT _TR_Tarimsal_ Gida_Risk_Raporu_2023.pdf Erişim Tarihi: 11.08.2024
4. Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.
5. Altman, E.I.(1983). Corporate Financial Distress: A Complete Guide to Predicting, Avoiding,and Dealing with Bankruptcy, Hoboken: Wiley Interscience, John Wiley and Sons.
6. Altman, E. I. (2000). Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting The Z-Score and Zeta Models. Erişim Tarihi: 16.07.2014, www.Stern.Nyu.Edu/~Ealtman/ Zscores.Pdf. https://doi.org/10.4337/9780857936080.00027
7. Altman, E. I., Iwanicz-Drozdowska, M., Laitinen, E. K., & Suvas, A. (2014). Distressed Firm and Bankruptcy Prediction in an International Context: A Review and Empirical Analysis of Altman's Z-Score Model. Available at SSRN 2536340.
8. Altman, E. I., Iwanicz‐Drozdowska, M., Laitinen, E. K., & Suvas, A. (2017). Financial Distress Prediction in an International Context: A Review and Empirical Analysis of Altman's Z‐Score Model. Journal of International Financial Management & Accounting, 28(2), 131-171. https://doi.org/ 10.1111/jifm.12053

9. Alrasheed, D., & Che, D. (2018). Improving Bankruptcy Prediction Using Oversampling and Feature Selection Techniques. In Proceedings on the International Conference on Artificial Intelligence (ICAI) (pp. 440-446). The Steering Committee of The World Congress in Computer Science, Computer Engineering and Applied Computing (WorldComp).
10. Arısoy, H. & Avcı, Y. (2020). Türkiye’nin Biyoekonomi Politikalarının Tarımsal Açıdan Değerlendirilmesi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10(4), 2999-3009.
11. Atmışdörtoğlu, A. & Gürbüz, A.O. (2024). İşletmelerde Başarısızlığın Tahmini Sürecinde Finansal Sıkıntının ve Dolaylı Maliyetlerinin Belirleyicileri: Borsa İstanbul Şirketleri Üzerine Bir Araştırma. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(49), 1826-1848. https://doi: 10.46928/iticusbe.1433062
12. Bağcı, H., & Sağlam, Ş. (2020). Sağlık ve Spor Kuruluşlarında Finansal Başarısızlık Tahmini: Altman, Springate ve Fulmer Modeli Uygulaması. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 23(1), 149-164.
13. Borsa İstanbul [BIST]. (2017), Halka Arz ve Borsa İstanbul’da İşlem Görme. https://www.borsaistanbul.com/data/kilavuzlar/Halka_arz_ve_borsada_islem_gorme.pdf Erişim Tarihi: 10.11.2024
14. Buele, I., Mora, A., & Santiago, S. (2021). Ecuadorian Wholesale and Retail Trade Companies: Analysis of the Financial Situation and Bankruptcy Forecast under Altman Z-Score. Academy of Accounting and Financial Studies Journal, 25(1), 1–11.
15. Chakraborty, S. A. (2017). Z-Scores: An Effective Way of Analysing Banks Risks. Asia Pacific Journal of Research, 1. http://www.apjor.com
16. Civan, M., & Dayı, F. (2014). Altman Z Skoru ve Yapay Sinir Ağı Modeli ile Sağlık İşletmelerinde Finansal Başarısızlık Tahmini. Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi (41).
17. Daştan, K., & Küçükçolak, R. A. (2025). Halka Arzın İşletmelerdeki Finansal ve Faaliyet Performansına Etkisi, İşletme Araştırmaları Dergisi, 17 (1), 532-550.
18. Demirhan, H., & Sayilgan, G. (2021). Predicting the Financial Failures of Manufacturing Companies Trading in the Borsa Istanbul (2007-2019). Journal of Financial Risk Management, 10, 416-452. https://doi.org/10.4236/jfrm.2021.104023
19. Foo, S., & Pathak, S. (2019). Understanding the Connection of Performance and Z-Scores for Manufacturing Firms in South Korea. Journal Of Asian Development, 5(3), 37.
20. Geng, R., Bose, I., & Chen, X. (2015). Prediction of Financial Distress: An Empirical Study of Listed Chinese Companies using Data Mining. European Journal of Operational Research, 241(1), 236-247.
21. Gholampoor, H., & Asadi, M. (2024). Risk Analysis of Bankruptcy in the US Healthcare Industries Based on Financial Ratios: A Machine Learning Analysis. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 19(2), 1303-1320.
22. Harunoğulları, M., & Ayhan, G. (2023). Rusya –Ukrayna Krizinin Dünya Gıda Güvenliğine Etkileri. Coğrafi Bilimler Dergisi, 21 (2), 525-556, doi: 10.33688/aucbd.1324325
23. Hikmet, N. (2020). Halka Açık Şirketlerde Bağımsız Denetim, Grant Thornton Türkiye, 1-19. https://www.grantthornton.com.tr/globalassets/_markets_/tur/media/pdf/halka-acik-sirketlerde-bagimsiz-denetim-borsa-ist-sunum.pdf
24. Huang, C. Y., Shyu, J. Z., & Tzeng, G. H. (2007). Reconfiguring the İnnovation Policy Portfolios for Taiwan's SIP Mall Industry. Technovation, 27(12), 744-765.
25. İSO (2021). Türkiye’nin 500 büyük sanayi kuruluşu. https://www.iso.org.tr/sites/1/upload/files/iso500-2021_opt-11231.pdf Erişim Tarihi: 10.07.2024
26. Kılıç, S. B., Lopcu, K., & Paksoy, S. (2014). Artificial Neural Network Models To Build An Early Warning System for Turkish Commercial Banks Before And After the 2001 Financial Crisis. On Eurasian Economies 2014, 299. Kınay, B. (2010). Ordered Logit Model Approach for the Determination of Taf Financial Distress. Numéro Spécial, 119.
27. Kızıl, C. (2023). Otomotiv sektöründe finansal performansın oran yöntemiyle analizi: Karsan ve Ford Otosan karşılaştırması (2017-2021 dönemi). Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(1), 255-275.
28. Koca, I., & Öner Kaya, E. (2024). Finansal Sağlamlığın Z-Skoru Kullanılarak Ölçülmesi: Türkiye’de Mevduat Bankaları Üzerine Bir Araştırma. İşletme Akademisi Dergisi, 5(2), 133–154. https://doi.org/10.26677/TR1010.2024.1422
29. Kulalı, İ. (2016). Altman Z-Score Modelinin BIST Şirketlerinin Finansal Başarısızlık Riskinin Tahmin Edilmesinde Uygulanması. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 12(27), 283-292.
30. https://doi.org/10.17130/10.17130/ijmeb.2016.12.27.1076 Erişim Tarihi: 06.08.2024 Ling, Y. & Wang, P.P. (2024) Ensemble Machine Learning Models in Financial Distress Prediction: Evidence from China. Journal of Mathematical Finance, 14, 226-242.
31. Maulida, A. & Santoso B. (2025). Analisis Financial Distress Menggunakan Metode Altman Z-Score Untuk Mempredıksı Kebangkrutan Pada Perusahaan Hotel Yang Terdaftar Dı Beı Periode Tahun 2020-2022. Jurnal Riset Keuangan, 3(1), 14-22. https://journal.unram.ac.id/index.php/jrk/article/view/6434 Erişim Tarihi: 08.04.2025
32. Mhagama, F. (2014). İlk Halka Arzın Şirketlerin Finansal Performansı Üzerindeki Etkisi: Borsa İstanbul Üzerine Bir Araştırma. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi).İstanbul Ünversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
33. Monti, N. & Garcia, R. (2010) A Statistical Analysis to Predict Financial Distress. Journal of Service Science and Management, 3, 309-335. doi: 10.4236/jssm.2010.33038.
34. Özer, M. A. ve Erdem, E. (2022). Kurumsal Risk Yönetimi: Sorumlular ve Başarı Kriterleri Üzerinden Bir Değerlendirme. Denetişim, 13(25), 58-76.
35. Özparlak, G., & Dilidüzgün, M. Ö. (2022). Corporate Bankruptcy Prediction Using Machine Learning Methods: The case of the USA. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 18(4), 1007-1031.
36. Öztürk, S., & Yılmaz, C. (2019). Finansal Sıkıntının Muhasebe Manipülasyonu ile İlişkisi: BIST Gelişen İşletmeler Piyasası'nda Bir Uygulama. Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergi, (41), 241-253.
37. Paksoy, S., & Tıraş, M. F. (2017). Investigating Banks’ Performance for Turkey: An Application of PROMETHEE Method. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 18(1), 143-159.
38. Pertiwi, D., and Putri, A. G. (2021). Analisis Prediksi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman Z-Score Pada Perusahaan Ritel Tahun 2018-2020. Jurnal Keunis (Keuangan Dan Bisnis), 9(2), 132–144. https://jurnal.polines.ac.id/index.php/keunis/article/view/2636 Erişim Tarihi: 08.04.2025
39. Puro, N., Nancy Borkowski, D. B. A., Hearld, L., Carroll, N., Byrd, J., Smith, D., & Ghiasi, A. (2019). Financial Distress and Bankruptcy Prediction: A Comparison of Three Financial Distress Prediction Models in Acute Care Hospitals. Journal Of Health Care Finance. 1-15.
40. Saaty, T. L. (1979). Optimization by the Analytic Hierarchy Process. Agricultural Economics Review, New York, United States. doi, 10. https://apps.dtic.mil/sti/pdfs/ADA214804.pdf Erişim Tarihi: 06.07.2024
41. Saini, V. (2018). Evaluation of Financial Health of RCFL of India through ‘Z’ Score Model. International Journal of Research and Review, 5(8),26-31.
42. Sanayi Gazetesi. (2024). Halka Arz Olduktan Sonra İflas Eden Şirketler. https://sanayigazetesi.com.tr/halka-arz-olduktan-sonra-iflas-eden-sirketler/#google_vignette Erişim Tarihi: 12.9.2024
43. Savaş, F. (2024). Finansal Başarısızlığın Tahminine Yönelik Bir Uygulama: Lojistik Regresyon Analizi ile Erken Uyarı Modeli. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 59(4). https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.24.11.2389
44. Say, S. (2024). Determining Financial Distress with the Help of the Altman Z-Score Model. Journal of Society, Economics and Management, 5(2), 327-341.
45. Sharma, M., & Patra, D. G. (2021). Prediction of Financial Distress in Indian Firms using Altman Z-Score Model. The Journal of Contemporary Issues in Business and Government, 27(2), 4341-4348.
46. Shi, Y., & Li, X. (2024). Bankruptcy Prediction for the European Aviation Industry: An Application of the Altman Model. Managerial and Decision Economics, 45(1), 477-491. https://doi.org/10.1002/mde.4018
47. Sina, M. A., Huda, M. N., Hossain, H., & Sabur, M. A. (2020). Identification of Sickness of Some Selected Garment Factories in Bangladesh and its Remedial Measures: An Application of Altman’s Z-Score Model. American Journal of Industrial and Business Management, 10(12), 1823. https://doi:10.4236/ajibm.2020.1012113.
48. SKAD Raporu. (2019). Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları Değerlendirme Raporu. Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı. 1-300. https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2020/03/Surdurulebilir-Kalkinma-Amaclari-Degerlendirme-Raporu_13_12_2019-WEB.pdf Erişim Tarihi: 29.03.2025
49. Sorout, A. & Singh, N.P. (2025). Bankruptcy Prediction using the Altman Z-Score Modification Model in India: A Case Study of Bharti Airtel Limited. Southeast Asian Business Review, 3(1), 12-33. https://doi.org/10.20473/sabr.v3i1.63958
50. Taşpınar Cengiz, D., Bağdatlı Kalkan, S., Turanlı, M., & Köse, İ. (2015). Türkiye’deki İşletmelerin Finansal Başarısızlığının Faktör Analizi ve Diskriminant Analizi ile İncelenmesi. Ekonometri ve İstatistik, 23, 62-79.
51. Tian, S., & Yu, Y. (2017). Financial Ratios and Bankruptcy Predictions: An nternational Evidence. International Review of Economics & Finance, 51, 510-526.
52. Türkiye İstatistik Kurumu, (2023). Hane Halkı Tüketim Harcaması İstatistikleri, 2023. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Hanehalki-Tuketim-Harcamasi-2023-53801, Erişim Tarihi: 27.12.2024.
53. Tütüncü, T.E., Gürsakal, S. (2023). Kredi Temerrüt Riskini Tahmin Etmede Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (50), 14-22.
54. Usta, B. (2021). Finansal Krizler ile Halka Arz İlişkisi: Türkiye Örneği. İstanbul Ticaret Üniversitesi Finans Enstitüsü. Yüksek Lisans Tezi.
55. Wagenmans, F. (2017). Machine Learning in Bankruptcy Prediction (Master's thesis). https://studenttheses.uu.nl/handle/20.500.12932/26366 Erişim Tarihi: 12.08.2024
56. Winaya, G. Y., RM, K. M., Budiasih, I. G. A. N., & Wiratmaja, I. D. N. (2020). Analysis of Altman Z-Score and Zmijewski Bankruptcy Prediction in Telecommunication Sub-Sectors Registered in Indonesia Stock Exchange in 2016-2018. American Journal of Humanities and Social Sciences Research, 4(1), 313-322.
57. Yıldırım, I. (2015) Financial Risk Measurement for Turkish Insurance Companies Using VAR Models. Journal of Financial Risk Management, 4, 158-167. doi: 10.4236/jfrm.2015.43013.