Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Firma Borçlanma Maliyetlerini Etkileyen Faktörlerin Sektörel Verilerle Analizi

Yıl 2024, Cilt: 11 Sayı: 1, 47 - 66, 30.06.2024
https://doi.org/10.47097/piar.1422903

Öz

Borçlanma maliyeti, firmaların herhangi bir ihtiyacını karşılamak amacıyla firma içinden veya dışından sağlanan fonlar sebebiyle katlanmak zorunda olduğu kur farkı, faiz ve komisyon ve benzer ödemelerden kaynaklanan maliyetlerdir.
Bu çalışmada, sektörel bazda firmaların borçlanma maliyetlerini etkileyen faktörler ele alınmış ve bu kapsamda TCMB'nin sektör bilançolarından oluşturulan 2010-2020 dönemine ait 22 sektör verisi ile borçlanma maliyetini etkileyeceği düşünülen üretici fiyat endeksi, faiz ve kur olmak üzere üç makroekonomik veri dahilinde oluşturulan dinamik panel model, Sistem-GMM yöntemiyle analiz edilmiştir.
Ulaşılan sonuçlara göre, önceki dönem borçlanma maliyeti, borçlanmada teminat olarak kullanılan duran varlık büyüklüğü, borçların etkin ödenme göstergesi olan Borç Devir Hızı ve tahsilat etkinliği göstergesi olan Alacak Devir Hızı gibi sektör odaklı değişkenlerin yanı sıra üretici fiyat endeksinde, faizde ve kurda meydana gelen değişikliklerin de borçlanma maliyetini çeşitli düzeylerde etkilediği tespit edilmiştir.

Kaynakça

  • Altunok, F. ve Fendoğlu, S. (2015). Güçlü bilanço düşük faiz: firma borçlanma maliyetlerini etkileyen faktörler. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Ekonomi Notları, 1-13.
  • Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations, Review of Economic Studies, 58(2), 277-297.
  • Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the ınstrumental variable estimation of error- components models, Journal of Econometrics, 68(1), 29-51.
  • Ata, H. A. ve Ağ, Y. (2010). Firma karakteristiğinin sermaye yapısı üzerindeki etkisinin analizi. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 11, 45-60.
  • Ateş, S. (2021). Kurumsal sosyal performansın borçlanma maliyetlerine etkisi. Muhasebe ve Denetime Bakış, 20(62), 191-206.
  • Behr, A. (2003). A comparison of dynamic panel data estimators: Monte Carlo evidence and an application to the investment function, Economic Research Centre of the Deutsche Bundesbank, (No. 2003, 05). Discussion Paper Series 1.
  • Bekler, M. (2007). Borçlanma maliyetlerinin uluslararası muhasebe standardı Türk Muhasebe Standardı ve Türk Vergi Mevzuatı bakımından değerlendirilmesi, Vergi Dünyası Dergisi, 312(11),34-53.
  • Blundell, R., & Bond, S. R. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models, Journal of Econometrics, 87(1), 115-143.
  • Değirmen, S. ve Gündoğdu, Y., (2010). Türkiye’de ihracat yapan firmaların finansman stratejileri. İşletme ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 1(4), 1-18.
  • De Jong, A., & Veld, C. (2001). An empirical analysis of incremental capital structure decisions under managerial entrenchment. Journal of Banking & Finance, 25(10), 1857-1895.
  • Elitaş, B. L. ve Doğan, M. (2013). Sermaye yapısını belirleyen etkenler: İMKB sigorta şirketleri üzerine bir araştırma. World of Accounting Science Dergisi, 15(2), 41- 57.
  • Gilchrist, S., Jae, W. Sim, E. Zakrajsek (2013), Misallocation and financial market frictions: Some direct evidence from the dispersion in borrowing costs, Review of Economic Dynamics, 16(1), 159-176.
  • Gilchrist, S., López-Salido, D., & Zakrajšek, E. (2015). Monetary policy and real borrowing costs at the zero lower bound. American Economic Journal: Macroeconomics, 7(1), 77-109.
  • Guo, L., Lien, D., Hao, M., & Zhang, H. (2017). Uncertainty and liquidity in corporate bond market. Applied Economics, 49(47), 4760-4781.
  • Gülşen, A. Z. ve Ülkütaş, Ö. (2012). Sermaye yapısının belirlenmesinde finansman hiyerarşisi teorisi ve ödünleşme teorisi: İMKB sanayi endeksinde yer alan firmalar üzerine bir uygulama. Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(15), 49-59.
  • Harvey, J. (2004). Compliance and reporting issues arising for financial institutions from money laundering regulations: a preliminary cost benefit study. Journal of Money Laundering Control, 7(4), 333-346.
  • Hmaittane, A., Gueyie, J. P., Mnasri, M., & El Guengue, H. (2023). Do lenders value a corporate sustainability structure?—evidence from the cost of bank loans, Sustainability, 15(6).
  • Huston, S. J. (2012). Financial literacy and the cost of borrowing, International Journal of Consumer Studies, 36(5), 566-572.
  • Kılıç, S. (2020). The relationship between central bank policy rate and public borrowing cost [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Galatasaray Üniversitesi.
  • Kurt, Y. (2022). The effect of borrowing costs, leverage ratios and business size on audit quality. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 6(2), 298-316.
  • Küllü, A. M., & Raymar, S. (2018). Groups, pricing, and cost of debt: evidence from Turkey. Journal of Risk and Financial Management, 11(1), 14.
  • Masulis, R. W. (1983). The impact of capital structure change on firm value: Some estimates. The Journal of Finance, 38(1), 107-126.
  • Mbonu, C. M., & Amahalu, N. N. (2021). Effect of board diversity on borrowing cost of listed conglomerates in Nigeria. American Research Journal of Humanities Social Science (ARJHSS), 4(10), 62-73.
  • Muratoğlu, Y. G., & Whittington, M. (2001), Predictability of UK stock returns by using debt ratios. CUBS Faculty of Finance Working Papers, 5, 1-24.
  • Ross, S. (1977). The determination of financial structure: The incentive signaling approach. Bell Journal of Economics, 8, 23-40.
  • Sakai, K., Uesugi, I., & Watanabe, T. (2010). Firm age and the evolution of borrowing costs: Evidence from Japanese small firms. Journal of Banking & Finance, 34(8), 1970-1981.
  • Sarıoğlu, S. E., Kurun, E. ve Güzeldere, H. (2013). Sermaye yapısının belirleyicileri: İMKB’de işlem gören çimento, otomotiv ve bilişim sektörlerinin sermaye yapısı analizi. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(4), 481-496.
  • Tatoğlu, Y. F., (2013). İleri panel veri analizi: Stata uygulamalı. Beta Yayıncılık.
  • Tatoğlu, F. (2020). İleri panel veri analizi: Stata uygulamalı. Beta Yayınları.
  • Topal, Y. (2006). İMKB'ye kayıtlı işletmelerin sermaye yapıları ve finansal kaldıraç oranlarının karlılıklarına etkisi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (27), 1992-2004.
  • Tunay, N. (2014). Türkiye’de bankasürans uygulamaları ve Türk banka ve sigorta sektörlerine dinamik etkileri. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 8(1), 35-62.
  • Uysal, M. C. (2019). Türkiye’de iç borç yönetiminde piyasa yapıcılığı sistemi ve borçlanma maliyetleri üzerine etkileri. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 2(3), 583-597.

Analysis of Factors Affecting Company Borrowing Costs with Sectoral Data

Yıl 2024, Cilt: 11 Sayı: 1, 47 - 66, 30.06.2024
https://doi.org/10.47097/piar.1422903

Öz

Borrowing cost is the payments such as exchange rate difference, interest and commission that companies have to bear due to the funds provided from inside or outside the company in order to meet any of their needs.
In this study, factors influencing the borrowing costs of companies at the sectoral level were examined. Within this scope, a dynamic panel model system was created using data from 22 sectors from the sectoral balance sheets of the Central Bank of the Republic of Turkey (TCMB) for the period 2010-2020. The analysis was conducted using the System-Generalized Method of Moments (System-GMM) with three macroeconomic variables believed to affect borrowing costs: producer price index, interest rate spread, and exchange rate.
According to the findings, it has been determined that the previous period's borrowing cost is influenced at various levels by sector-specific variables such as the size of fixed assets used as collateral in borrowing, the Debt Turnover Ratio as an effective indicator of debt repayment, and the Receivable Turnover Ratio as an indicator of collection efficiency, along with changes in the producer price index, interest rates, and exchange rates.

Kaynakça

  • Altunok, F. ve Fendoğlu, S. (2015). Güçlü bilanço düşük faiz: firma borçlanma maliyetlerini etkileyen faktörler. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Ekonomi Notları, 1-13.
  • Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations, Review of Economic Studies, 58(2), 277-297.
  • Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the ınstrumental variable estimation of error- components models, Journal of Econometrics, 68(1), 29-51.
  • Ata, H. A. ve Ağ, Y. (2010). Firma karakteristiğinin sermaye yapısı üzerindeki etkisinin analizi. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 11, 45-60.
  • Ateş, S. (2021). Kurumsal sosyal performansın borçlanma maliyetlerine etkisi. Muhasebe ve Denetime Bakış, 20(62), 191-206.
  • Behr, A. (2003). A comparison of dynamic panel data estimators: Monte Carlo evidence and an application to the investment function, Economic Research Centre of the Deutsche Bundesbank, (No. 2003, 05). Discussion Paper Series 1.
  • Bekler, M. (2007). Borçlanma maliyetlerinin uluslararası muhasebe standardı Türk Muhasebe Standardı ve Türk Vergi Mevzuatı bakımından değerlendirilmesi, Vergi Dünyası Dergisi, 312(11),34-53.
  • Blundell, R., & Bond, S. R. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models, Journal of Econometrics, 87(1), 115-143.
  • Değirmen, S. ve Gündoğdu, Y., (2010). Türkiye’de ihracat yapan firmaların finansman stratejileri. İşletme ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 1(4), 1-18.
  • De Jong, A., & Veld, C. (2001). An empirical analysis of incremental capital structure decisions under managerial entrenchment. Journal of Banking & Finance, 25(10), 1857-1895.
  • Elitaş, B. L. ve Doğan, M. (2013). Sermaye yapısını belirleyen etkenler: İMKB sigorta şirketleri üzerine bir araştırma. World of Accounting Science Dergisi, 15(2), 41- 57.
  • Gilchrist, S., Jae, W. Sim, E. Zakrajsek (2013), Misallocation and financial market frictions: Some direct evidence from the dispersion in borrowing costs, Review of Economic Dynamics, 16(1), 159-176.
  • Gilchrist, S., López-Salido, D., & Zakrajšek, E. (2015). Monetary policy and real borrowing costs at the zero lower bound. American Economic Journal: Macroeconomics, 7(1), 77-109.
  • Guo, L., Lien, D., Hao, M., & Zhang, H. (2017). Uncertainty and liquidity in corporate bond market. Applied Economics, 49(47), 4760-4781.
  • Gülşen, A. Z. ve Ülkütaş, Ö. (2012). Sermaye yapısının belirlenmesinde finansman hiyerarşisi teorisi ve ödünleşme teorisi: İMKB sanayi endeksinde yer alan firmalar üzerine bir uygulama. Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(15), 49-59.
  • Harvey, J. (2004). Compliance and reporting issues arising for financial institutions from money laundering regulations: a preliminary cost benefit study. Journal of Money Laundering Control, 7(4), 333-346.
  • Hmaittane, A., Gueyie, J. P., Mnasri, M., & El Guengue, H. (2023). Do lenders value a corporate sustainability structure?—evidence from the cost of bank loans, Sustainability, 15(6).
  • Huston, S. J. (2012). Financial literacy and the cost of borrowing, International Journal of Consumer Studies, 36(5), 566-572.
  • Kılıç, S. (2020). The relationship between central bank policy rate and public borrowing cost [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Galatasaray Üniversitesi.
  • Kurt, Y. (2022). The effect of borrowing costs, leverage ratios and business size on audit quality. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 6(2), 298-316.
  • Küllü, A. M., & Raymar, S. (2018). Groups, pricing, and cost of debt: evidence from Turkey. Journal of Risk and Financial Management, 11(1), 14.
  • Masulis, R. W. (1983). The impact of capital structure change on firm value: Some estimates. The Journal of Finance, 38(1), 107-126.
  • Mbonu, C. M., & Amahalu, N. N. (2021). Effect of board diversity on borrowing cost of listed conglomerates in Nigeria. American Research Journal of Humanities Social Science (ARJHSS), 4(10), 62-73.
  • Muratoğlu, Y. G., & Whittington, M. (2001), Predictability of UK stock returns by using debt ratios. CUBS Faculty of Finance Working Papers, 5, 1-24.
  • Ross, S. (1977). The determination of financial structure: The incentive signaling approach. Bell Journal of Economics, 8, 23-40.
  • Sakai, K., Uesugi, I., & Watanabe, T. (2010). Firm age and the evolution of borrowing costs: Evidence from Japanese small firms. Journal of Banking & Finance, 34(8), 1970-1981.
  • Sarıoğlu, S. E., Kurun, E. ve Güzeldere, H. (2013). Sermaye yapısının belirleyicileri: İMKB’de işlem gören çimento, otomotiv ve bilişim sektörlerinin sermaye yapısı analizi. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(4), 481-496.
  • Tatoğlu, Y. F., (2013). İleri panel veri analizi: Stata uygulamalı. Beta Yayıncılık.
  • Tatoğlu, F. (2020). İleri panel veri analizi: Stata uygulamalı. Beta Yayınları.
  • Topal, Y. (2006). İMKB'ye kayıtlı işletmelerin sermaye yapıları ve finansal kaldıraç oranlarının karlılıklarına etkisi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (27), 1992-2004.
  • Tunay, N. (2014). Türkiye’de bankasürans uygulamaları ve Türk banka ve sigorta sektörlerine dinamik etkileri. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 8(1), 35-62.
  • Uysal, M. C. (2019). Türkiye’de iç borç yönetiminde piyasa yapıcılığı sistemi ve borçlanma maliyetleri üzerine etkileri. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 2(3), 583-597.
Toplam 32 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Finans
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Dündar Kök 0000-0002-5250-3369

Rihab Mabrouk Bu kişi benim 0009-0006-5025-5572

Yayımlanma Tarihi 30 Haziran 2024
Gönderilme Tarihi 20 Ocak 2024
Kabul Tarihi 3 Nisan 2024
Yayımlandığı Sayı Yıl 2024 Cilt: 11 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Kök, D., & Mabrouk, R. (2024). Firma Borçlanma Maliyetlerini Etkileyen Faktörlerin Sektörel Verilerle Analizi. Pamukkale Üniversitesi İşletme Araştırmaları Dergisi, 11(1), 47-66. https://doi.org/10.47097/piar.1422903

Pamukkale Üniversitesi İşletme Araştırmaları Dergisinde yayınlanmış makalelerin telif hakları Creative Commons Atıf-Gayriticari 4.0 Uluslararası Lisansı (CC BY-NC-ND 4.0) kapsamındadır.

by-nc-nd.png