Finansal sıkıntı göstergesi olan finansal oranların tespiti: Borsa İstanbul'da sektörler üzerine bir araştırma
Determination of financial ratios which are indicators of financial distress: A research on sectors in the Borsa iİstanbul
- Tez No: 429692
- Danışmanlar: PROF. DR. M. SUPHİ ORHAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maliye, İşletme, Finance, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Finansal Sıkıntı, Finansal Rasyolar, Borsa İstanbul, Yapay Sinir Ağları, Financial Distress, Financial Ratios, Borsa Istanbul, Artificial Neural Network
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 277
Özet
Ülke ekonomilerinin büyümesi, kalkınması ve gelişmesinde önemli bir role sahip olan işletmelerin başarısızlığa uğramaları sosyo-ekonomik birçok soruna neden olduğu gibi işletme ile ilgili çıkar gruplarını oluşturan kreditörler, yatırımcılar ve düzenleyici kurumların da bu durumdan olumsuz olarak etkilenmelerine neden olmaktadır. Ortaya çıkan bu olumsuz etkilerin önlenebilmesi adına muhasebe, finans, yönetim, ekonometri ve istatistik alanlarında birçok çalışma gerçekleştirilmiş olup bilim insanlarının bu yöndeki araştırmaları yoğun bir şekilde sürmektedir. Bu araştırmaların odak noktalarından birini ise finansal sıkıntı oluşturmaktadır. İşletmelerin mali yükümlülüklerini karşılayamamaları olarak ifade edilen kavram birçok işletmeninin yaşadığı en temel sorunlar arasında yer almaktadır. Bu nedenle finansal sıkıntının durumunun mümkün olan en kısa sürede tespiti ve gerekli önlemlerin alınması firmaların varlıklarını sürdürebilmeleri adına hayati önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacını firmaların karşılaşabilecekleri finansal sıkıntı durumunun, sektörel bazda göstergesi olan finansal rasyoların tespit edilmesi oluşturmaktadır. Sektörlere özgü var olan yapısal farklıklar sektörel ayrımın yapılmasını gerekli kılmaktadır. Bu nedenle uygulama Kamu Aydınlatma Platformunun oluşturduğu sektör ayrımı doğrultusunda gerçekleştirilmiştir. Uygulamaya konu olan veri setini Borsa İstanbul'da mevcut durum itibariyle başarılı olan işletmeler ile zaman içerisinde kottan çıkarılan işletmeler oluşturmaktadır. Borsa İstanbul'da 7 ana ve toplamda 14 alt sektörde yer alan başarılı ve başarısız firmaların finansal tablo verilerinden elde edilen oranlar Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonuçları doğrultusunda her bir sektör için en etkin ilk 10 finansal sıkıntı göstergesi etkinlikleri oranında sıralanmıştır. Finansal rasyoların farklı sektörlerde farklı önem sırasında finansal sıkıntı göstergeleri olarak tespit edildiği uygulama sonuçları her bir sektörün özellikleri, sektör üzerine yayınlanan raporlar ve gerçekleştirilen araştırmalar doğrultusunda yorumlanmaya çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Businesses have a significant role in the growth and development of an economy, so business failures cause not only many socio-economic problems within the community but also decimate the benefits of business-related interest groups such as creditors, investors and regulators. Many studies have been conducted especially in the field of accounting, finance, management, econometrics, and statistics by researchers to prevent the emergence of this kind of damaging situations and create an early detection system. One of the focuses of these researches is comprised by financial distress which is expressed as a condition where a company cannot meet or has difficulty paying off its financial obligations to its creditors. Since it is one of the basic problem of many business, the determination of the financial distress situation and taking necessary actions as soon as possible are vital for companies to survive. In this regard, the purpose of this paper is identification of the ratios which are indicators of financial distress of companies traded in the Istanbul Stock Exchange on a sectoral basis. Structural differences within different sectors make it necessary to distinct sectors. Therefore, the artificial neural network application was done according to Public Disclosure Platform's sectoral distinction. The data set is comprimised by financial ratios of the currently traded companies and delisted companies in the Borsa Istanbul. The financial ratios derived from those succesful and failed companies which were separeted into 7 major and in total 14 sub-sectors were analyzed using the method of Artificial Neural Networks. According to analysis results the most effective 10 financial ratios are sorted with respect to their decisiveness for each sectors. Since different financial ratios are determined as financial distress indicators for different sectors, every list of the financial distress indicators are interpreted by using sectoral features, reports and conducted researches.
Benzer Tezler
- The impact of inflation on the quality of financial data in the private sector in Jordan during the financial crisis
Finansal kriz sırasında Ürdün'de özel sektördeki enflasyonun finansal verilerin kalitesine etkisi belı̇rleyı̇cı̇lerı̇
MOATH ALI MOHAMMAD ABU SİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESİN NESRİN CAN
- Barter ticaret işlemleri ve muhasebeleştirilmesi
Başlık çevirisi yok
MUHAMMET SIRRI ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İşletmeİstanbul ÜniversitesiYönetimde Muhasebe ve Finansal Kontrol Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET GÖKSEL YÜCEL
- Constructing a financial stress index for Turkey: A multivariate GARCH approach
Türkiye için finansal stres endeksi oluşturma: Çok değişkenli GARCH modellemesi
PINAR ŞENOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- İflas riskinin bir göstergesi olarak likidite göstergeleri: Seçilmiş firmalar üzerine bir analiz
Liquidity indicators as an indicator of bankruptcy risk: An analysis ofselected companies
SELİM DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
EkonomiDokuz Eylül Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN KAHYAOĞLU