İşletme başarısızlığının tahmininde finansal sıkıntının belirleyicileri: borsa istanbul şirketleri üzerine bir araştırma
Determinants of financial distress in predicting business failure: a research on borsa istanbul companies
- Tez No: 893555
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ OSMAN GÜRBÜZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Finans Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finans Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Finansal Ekonomi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 183
Özet
İşletme başarısızlığı ile ilişkilendirilen finansal sıkıntı kavramı, şirketin vadesi gelmiş yükümlülüklerini yerine getirmesinde yaşanılan güçlük, ödeme aczine düşmeden önce zarar edilen düşük nakit akışı durumu olarak tanımlanmaktadır. İşletmelerin finansal yükümlülüklerini yerine getirebilir durumda oluşu ile yükümlülüklerini yerine getiremez durumda oluşu arasındaki bir noktada finansal sıkıntı ile karşılaşılmaktadır. Şirketin ödeme gücündeki azalmayla birlikte işletmeyi zarara uğratan hatta iflas sürecine taşıyan finansal sıkıntı maliyetleri ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, işletme başarısızlığının tahmini ve dolaylı finansal sıkıntı maliyetlerinin belirleyicileri, BİST bünyesindeki halka açık şirketler üzerinden aşamalı analizlerle araştırılmaktadır. 2010-2022 dönem aralığını kapsayan en güncel tarihli veri seti ile yapılan analizlerde, sektörel ayrım gözetmeksizin 235 şirket, 35 farklı finansal rasyo ve yaklaşık 107.000 veriden oluşan geniş bir örneklem kullanılmakta, 4 farklı başarısızlık modeli için yaklaşık 428.000 verinin analizi gerçekleşmektedir. Araştırmanın ilk bölümü, Altman, Springate, Zmijewski ve Tez tahmin modelleri ile yapılan işletme başarısızlığı analizlerinden oluşmakta, bu araştırma özelinde üretilen Tez tahmin yöntemi alternatif olarak literatüre sunulmaktadır. Araştırmanın ikinci bölümünde, dolaylı finansal sıkıntı maliyetlerinin belirleyicileri Panel Logit Regresyon ile analiz edilmektedir. Başarısızlık modellerinin tahmin yeteneklerinin de karşılaştırıldığı çalışmada, finansal sıkıntının belirleyicilerine yönelik elde edilen ekonometrik bulgular sonuçlar bölümünde yorumlanmaktadır. Araştırmanın sonucunda, kaldıraç, toplam borçlar, kısa vadeli borçlar ve işletme sermayesinde yaşanacak değişimlerin finansal sıkıntı olasılığını artırıcı yönde etkileri olduğu belirlenmiştir. Gelişmekte olan piyasalar özelinde elde edilen sonuçlar, finansal sıkıntıya karşı kırılganlıkların belirlenmesini, hedeflenmiş müdahaleler konusunda yöneticiler, yatırımcılar ve politika yapıcılar için pratik içgörüler sağlamayı amaçlamaktadır. Araştırma, kapsamlı yönleri, güncel ve yenilikçi yaklaşımıyla mevcut çalışmalardan farklı özellikler taşıyarak ulusal literatüre de katkılar sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
The concept of financial distress associated with business failure is defined as the difficulty experienced by the company in fulfilling its due obligations, a situation of low cash flow that is incurred before insolvency. Financial distress is encountered at a point between businesses being able to fulfill their financial obligations and being unable to fulfill their obligations. With the decrease in the company's solvency, financial distress costs arise that cause losses to the business and even lead it to bankruptcy. In this study, the estimation of business failure and the determinants of indirect costs of financial distress are investigated through staged analyzes on public companies within BIST. In the analyzes carried out with the most up-to-date data set covering the period between 2010 and 2022, a large sample consisting of 235 companies, 35 different financial ratios and approximately 107,000 data is used, regardless of sector, and approximately 428,000 data are analyzed for 4 different failure models. The first part of the research consists of financial failure analyzes made with Altman, Springate, Zmijewski and Tez prediction models, and the Tez prediction method produced specifically for this research is presented to the literature as an alternative. In the second part of the research, the determinants of indirect financial distress costs are analyzed using Panel Logit Regression. In the study, where the predictive abilities of failure models are compared, the econometric findings regarding the determinants of financial distress are interpreted in the results section. As a result of the research, it was determined that changes in leverage, total debts, short-term debts and working capital have effects that increase the likelihood of financial distress. The results obtained specifically for emerging markets aim to identify vulnerabilities to financial distress and provide practical insights for managers, investors and policy makers on targeted interventions. The research also contributes to the national literature, with its comprehensive aspects and up-to-date and innovative approach, different from existing studies.
Benzer Tezler
- Şirketlerin finansal başarısızlık tahmininde Altman Z-score modelinin kullanılması, Borsa İstanbul'da bir araştırma
Using the Altman Z-score model in predicting the financial distress of companies
SIDDIG MOHAMED OSMAN KHALID
- Finansal başarısızlığın belirlenmesinde finansal oranların kullanımı ve diskriminant analizi ile bankaların finansal başarısızlık tahmini
Using financial ratios in determining and predicting of banks financial failure with discriminant analysis
ABAELMOTAZBEALLA YASSİN GASİM RAMADAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BankacılıkSüleyman Demirel ÜniversitesiBankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZEN AKÇAKANAT
- Üretim işletmeleri için finansal başarısızlığın tahmininde veri madenciliği uygulaması
Data mining application in prediction of financial failure for manufacturing businesses
RIDVAN YÜKSEL
- Erken uyarı sistemi olarak finansal oranlar ve çok değişkenli model
A Suggestion for the financial rations and multivariate model as an early warning system
MUSTAFA CANBAZ
- İşletmelerde finansal başarısızlık tahmininde veri madenciliği yöntemlerinin karşılaştırılması: BIST'de bir uygulama
A comparison of data mining methods in financial failure prediction of businesses: An application in BIST
BARIŞ AKSOY