FİRMA FİNANSAL BAŞARISIZLIK ÖNGÖRÜSÜ İÇİN BİR LOJİSTİK REGRESYON MODELİ

Yıl 2018, 18. EYİ Özel Sayısı, 77 - 88, 16.01.2018

Tuba Yakıcı Ayan , Nurdan Değirmenci

https://doi.org/10.18092/ulikidince.353407

Cited By: 1

Öz

Firmaların
finansal başarısızlık risklerinin mümkün olduğunca erkenden öngörülebilmesi, bu
riskin azaltılması veya tamamen ortadan kaldırılabilmesi için hayati öneme
sahiptir. Böylece hem firmanın kendisinin hem de paydaşlarının karar ve
davranışları çok daha rasyonel olabilecektir. Finansal başarısızlık öngörüsü için
yapılan çalışmalarda birçok göstergenin yanı sıra finansal oranlar da önemli
yer tutmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul Sınai Endeksinde faaliyet gösteren firmaların finansal
başarısızlıklarının göstergesi olabilecek oranları belirlemek ve bu oranlar
yardımıyla başarısızlığı öngörebilmek için çeşitli lojistik regresyon modelleri
geliştirmektir. Bu amaçla çalışmada Borsa İstanbul Sınai Endeksinde faaliyet
gösteren toplam 143 firmanın 2013-2016 yılları arası finansal oranlarına dair
veriler kullanılmıştır. Analizler sonucunda, finansal
başarısızlığın 2 veya 3 yıl önceden tahmin edilmesi için sadece finansal
oranların yeterli olamayacağı ortaya çıkmıştır. Bunun aksine finansal
başarısızlık 1 yıl önceden yüksek isabetle öngörülebilmektedir. Bu amaçla geliştirilen lojistik regresyon
modelinde cari oran,
dönen varlık devir hızı, esas faaliyet kar marjı ve öz sermaye karlılığı
anlamlı bulunan açıklayıcı değişkenlerdir.

Anahtar Kelimeler

Finansal başarısızlık, finansal oranlar

Kaynakça

• Aktaş, Ramazan (1997). Mali Başarısızlık (İşletme Riski) Tahmin Modelleri (2.Baskı). Ankara: Türkiye Iş Bankası Kültür Yayınları.
• Aktaş, R., Doğanay, M. ve Yıldız B. (2003). Finansal Başarısızlığın Öngörülmesi: İstatistiksel Yöntem-ler ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 58(4), 1-24.
• Al-Khatib, H. B. ve Al-Horani, A. (2012). Predicting Financial Distress of Public Companies Listed in Amman Stock Exchange, European Scientific Journal, 8(15), 1-17. Altaş D. ve Giray, S. (2005). Mali Başarısızlığın Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlerle Belirlenmesi: Tekstil Sektörü Örneği, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2005(2), 13-28.
• Altman, E.I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and Prediction of Corporate Failure, Jo-urnal of Finance, 23(4), 589-609.
• Beaver, W.H. (1966). Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting: Selected Studies, Journal of Accounting Research, 5, 71-111.
• Beaver, W.H. (1968). Market Prices, Financial Ratios, and the Prediction of Failure, Journal of Ac-counting Research, 6(2),179-192.
• Chen, J., Marshall, B.R., Zhang, J . ve Ganesh, S. (2006). Financial Distress Prediction in China, Re-view of Pacific Basin Financial Markets and Policies, 9(2), 317-336.
• Dewi, A. ve Hadri, M (2017). Financial Distress Prediction in Indonesia Companies: Finding an Al-ternative Model, Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 1(61), 29-38.
• Ege, İ. ve Bayrakdaroğlu, A. (2009). BIST Şirketlerinin Hisse Senedi Getiri Başarılarının Lojistik Reg-resyon Tekniği ile Analizi, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 5(10), 139–158.
• Kaygın, Y. C., Tazegül, A. ve Yazarkan, H. (2016). İşletmelerin Finansal Başarılı ve Başarısız Olma Du-rumlarının Veri Madenciliği ve Lojistik Regresyon Analizi İle Tahmin Edilebilirliği, Ege Aka-demik Bakış, 16(1), 147-159.
• Kılıç, Y. ve Seyrek, İ.H. (2012). Finansal Başarısızlık Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması: İmalat Sektöründe Bir Uygulama. ISAF 2012, 1st International Symposium on Accounting and Finance (Tam Metin Bildiri/Sözlü Sunum)(Yayın No:3438181).
• Lakshan, A.M.I ve Wijekoon, W.M.H.N. (2013). The Use of Financial Ratios in Predicting Corporate Failure in Sri Lanka, GSTF Journal on Business Review (GBR), 2 (4), 37-43.
• Low, S-W., Nor, F.M. ve Yatim, P. (2001). Predicting Corporate Financial Distress Using the Logit Model: The Case of Malaysia, Asian Academy of Management Journal, 6(1), 49-61.
• Ohlson, J.A. (1980). Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Ac-counting Research, 18(1), 109-131.
• Tabachnick, G. B. ve Fidell, S. L.(1996). Using Multivariate Statistics, HarperCollins College Publis-hers.
• Tamari, M. (1966). Financial Ratios as a Means of Forecasting Bankruptcy, Management Internatio-nal Review, 6(4), 15-21.
• Tang, T.C. ve Chi, L.C. (2005). Neural Networks Analysis in Business Failure Prediction of Chinese Importers: A Between-Countries Approach, Expert Systems with Applications, 29, 244-255.
• Ural, K., Gürarda Ş. ve Önemli B. M. (2015). Lojistik Regresyon Modeli İle Finansal Başarısızlık Tahminlemesi: Borsa İstanbul’da Faaliyet Gösteren Gıda, İçki Ve Tütün Şirketlerinde Uygula-ma, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 67, 85-100.
• Weitzel, W. ve Jonsson, E. (1989). Dicline in Organizations: A Literature Integration and Extension, Administarative Science Quarterly, 34 (1), 91-109.