Kâr payı dağıtım politikasına yönelik optimal bir model çalışması: Genetik algoritma ile OECD enerji sektöründe bir uygulama
An optimal model study of dividend distribution policy: Application to the OECD energy sector using a genetic algorithm
- Tez No: 1002969
- Danışmanlar: PROF. TURAN ÖNDEŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmanın amacı, OECD ülkelerinde enerji sektöründe faaliyet gösteren şirketler için genetik algoritma kullanarak kâr dağıtım politikalarına yönelik optimal bir model sunmaktır. Hissedarlar ve yatırımcılara ödenecek kârı doğru tahmin etmek, birçok araştırmacı ve mali yöneticiler için temel bir zorluktur. Geleneksel istatistiksel yöntemler, kâr dağıtımını etkileyen çeşitli faktörlerin ilişkisini açıklamada yetersiz kalmıştır. Bu nedenle, genetik algoritmalar kullanarak optimal model oluşturan bu araştırma önemlidir. Bu çalışmanın amacı doğrultusunda, 2014-2022 yılları arasında OECD ülkelerinin enerji sektöründe faaliyet gösteren 1622 şirket arasından Cochran'ın istatistiksel formülü ve Tabakalı Rastgele Örnekleme yöntemine dayalı, 311 şirket seçilmiştir. Bu seçilen şirketler 7 alt sektörde (taş kömür, elektrik ekipmanı, enerji teçhizat ve hizmetleri, bağımsız elektrik ve yenilenebilir elektrik üreticileri, petrol - gaz, güneş ve uranyum) faaliyet göstermektedir. Bu şirketlerin 2014-2022 yılları arasındaki yıllık finansal verileri panel veri yöntemi ve Genetik Algoritma (GA) ile analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, en iyi model uranyum sektörüne aittir ve en kötüsü ise petrol ve gaz sektörüdür. Sonuç olarak yedi sektörün arasında uranyum sektöründe, temettü politikalarına, bağımsız değişkenler yani şirket büyüklüğü (LTV), faaliyetlerden elde edilen nakit (FNA), finansal kaldıraç oranı (FK), büyüme fırsatları (BF), dağıtılmamış kârlar (DK), kârlılık oranı (KO) daha çok etkiye sahiptir. Başka bir deyişle, uranyum sektöründeki bağımsız değişkenler, bağımlı değişkeni yani temettü dağıtımını daha iyi açıklamaktadır. Genetik Algoritması sonuçlarına dayanarak, uranyum sektöründe, bu çalışmanın modeli, bağımsız ve bağımlı değişkenlerin arasındaki ilişki hakkında (diğer altı sektörle karşılaştırıldığında) daha iyi bir açıklamadır ve güneş, taş kömür, bağımsız elektrik ve yenilenebilir elektrik üreticileri, elektrik ekipmanı, enerji teçhizat ve hizmetleri ve petrol ve gaz sektörleri sırasıyla bir sonraki sıralara yerleştirildiler.
Özet (Çeviri)
The aim of this research is to present an optimal model for dividend distribution policies using a genetic algorithm for companies operating in the energy sector within OECD countries. Accurately predicting the profits to be distributed to shareholders and investors remains a fundamental challenge for many researchers and financial managers. Traditional statistical methods have proven insufficient in explaining the relationships among the various factors influencing profit distribution. Therefore, this study, which employs genetic algorithms to develop an optimal model, holds significant importance. In line with this objective, 311 companies were selected from 1,622 companies operating in the energy sector on the stock exchanges of OECD countries over a 9-year period between 2014 and 2022, using Cochran's statistical formula and Stratified Random Sampling method. These selected companies operate in seven sub-sectors (coal, electrical equipment, energy equipment and services, independent power and renewable electricity producers, oil & gas, solar, and uranium). The annual financial data of these selected companies for the years 2014-2022 were analyzed using panel data methods and a Genetic Algorithm (GA). According to the results obtained, the best model belongs to the uranium sector, while the worst model belongs to the oil and gas sector. As a result, among the seven sectors, in the uranium sector, independent variables such as company size (LTV), cash from operations (FNA), financial leverage ratio (FK), growth opportunities (BF), retained earnings (DK), and profitability ratio (KO) have a greater impact on dividend policies. In other words, the independent variables in the uranium sector explain the dependent variable, i.e., dividend distribution, better. Based on the results of the Genetic Algorithm, in the uranium sector, the model of this study provides a better explanation of the relationship between independent and dependent variables (compared to the other six sectors). The subsequent rankings are as follows: solar, coal, independent power and renewable electricity producers, electrical equipment, energy equipment and services, and oil & gas sectors.
Benzer Tezler
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM
- Sigortacılık sisteminde aktif-pasif yönetimi ve Türkiye hayat sigortası örneğinde portföy performansının boyutlarını belirleyen faktörlerin irdelenmesine ilişkin bir model denemesi
Assets and liablity management in the insurance sector and investigating sectors that are determinating dimensions of the portfolio performance by relating to model testing in the Turkish life insurance sector
ALİ İHSAN DOĞAN
- Anonim şirketlerde pay sahibinin kâr payı hakkı
Shareholder's righ to dividend in joint stock companies
KEREM ÇELİKBOYA
- Türkiye ekonomisinde kamu iktisadi teşebbüslerinin önemi ve kamu iktisadi teşebbüslerinin özelleştirilmesi
Başlık çevirisi yok
DENİZ ÖZUSLU
