BİST'de işlem gören sağlık işletmelerinin Covid-19 dönemi, öncesi ve sonrası finansal sıkıntılarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of financial distress of health enterprises traded on BIST before, during and after Covid-19
- Tez No: 936307
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN KAMİL BÜYÜKMİRZA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Sağlık Kurumları Yönetimi, Sağlık Yönetimi, İşletme, Health Care Management, Healthcare Management, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Finansal Sıkıntı, COVID-19, Altman Z-Skoru Modeli, Rastgele Orman Yöntemi, Sağlık Sektörü, Financial Distress, COVID-19, Altman Z-Score Model, Random Forest Method, Health Sector
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 188
Özet
daBu doktora tezi, COVID-19 pandemisi öncesi, pandemi süreci ve sonrasında Borsa İstanbul'da (BİST) işlem gören sağlık sektöründeki 12 işletmenin finansal sıkıntı durumlarını Altman Z-Skoru ve Rastgele Orman (Random Forest) yöntemleriyle analiz ederek karşılaştırmalı bir değerlendirme sunmayı amaçlamaktadır. Araştırma, hastaneler, ilaç firmaları, medikal malzeme üreticileri ve ecza depolarını kapsayan 12 şirketin 2018–2023 yıllarına ait verileri temelinde yürütülmüş ve pandemi öncesi (2018–2019), pandemi dönemi (2020–2021) ve pandemi sonrası (2022–2023) olmak üzere üç fazda değerlendirme yapılmıştır. Altman Z-Skoru analizlerinde, pandemi öncesinde 10 firma Güvenli Bölge'de, MPARK ve LKMNH ise Sıkıntı Bölgesi'nde yer almıştır. Pandemi döneminde LKMNH Gri Bölge'ye geçerken, MPARK Sıkıntı Bölgesi'nde kalmaya devam etmiştir. 2023 itibarıyla tüm firmaların Güvenli Bölge'ye yükseldiği görülmüştür. En yüksek skorlar medikal firmalarda (RTALB, 18,43), en düşük skorlar hastanelerde (MPARK, 2,15–3,74) görülmüştür. Rastgele Orman analizinde ekonomik rantabilite, faaliyet kâr marjı ve faiz karşılama oranı öne çıkmıştır. Model, %97,22 doğruluk, %90,91 hassasiyet ve 0,9463 ROC-AUC ile yüksek performans sergilerken; Altman Z-Skoru %73,61 doğruluk ve 0,4717 ROC-AUC ile daha zayıf performans göstermiştir. Bulgular, özellikle kriz dönemlerinde makine öğrenimi tabanlı yöntemlerin erken uyarı sistemleri açısından geleneksel modellere göre üstünlük taşıdığını ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, COVID-19 pandemisi sağlık sektöründeki işletmelerin finansal durumlarını farklı şekillerde etkilemiştir. Medikal malzeme üreticileri ve ilaç firmaları pandemi döneminde finansal açıdan güçlenirken, hastaneler daha kırılgan bir yapı sergilemiştir. Pandemi sonrası dönemde sektörde genel bir normalleşme yaşanırken, bazı firmaların yeniden finansal sıkıntıya girdiği gözlemlenmiştir. Rastgele Orman Yöntemi'nin finansal sıkıntı tahmininde geleneksel Altman Z-Skoru Modeli'ne göre daha güvenilir sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
This doctoral dissertation aims to analyze and compare the financial distress status of 12 healthcare companies listed on Borsa Istanbul (BIST) before, during, and after the COVID-19 pandemic using the Altman Z-Score and Random Forest methods. The research covers hospitals, pharmaceutical companies, medical equipment manufacturers, and pharmaceutical warehouses, and is based on financial data from the years 2018 to 2023. The analysis was structured around three distinct periods: pre-pandemic (2018–2019), pandemic (2020–2021), and post-pandemic (2022–2023). According to the Altman Z-Score analysis, 10 companies were classified in the Safe Zone before the pandemic, while MPARK and LKMNH were placed in the Distress Zone. During the pandemic, LKMNH moved to the Grey Zone, while MPARK remained in the Distress Zone. By 2023, all firms had shifted into the Safe Zone. The highest Z-Scores were observed among medical equipment producers (e.g., RTALB at 18.43), while hospital groups recorded the lowest scores (e.g., MPARK ranging between 2.15 and 3.74). In the Random Forest analysis, key predictive variables included economic profitability, operating profit margin, and interest coverage ratio. The model demonstrated high predictive performance with 97.22% accuracy, 90.91% precision, and a 0.9463 ROC-AUC value, whereas the Altman Z-Score model showed lower performance with 73.61% accuracy and a 0.4717 ROC-AUC. Findings highlight the superiority of machine learning-based models in early warning systems during crisis periods. While medical and pharmaceutical firms strengthened financially during the pandemic, hospitals exhibited greater vulnerability. Although normalization was observed post-pandemic, some firms experienced renewed financial distress.
Benzer Tezler
- COVID 19'un Borsa İstanbul'da işlem gören sağlık işletmelerinin finansal tablolarına etkisi (Karşılaştırmalı analiz ve oran analizi yöntemi)
Effect of COVID 19 financial statements of healthcare businesses traded in Borsa Istanbul (Comparative analysis and ratio analysis method)
ELA ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İşletmeAfyon Kocatepe Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECMİYE SERAP VURUR
- COVID 19 salgınının BİST 100 endeksinde yer alan şirketler üzerine etkisi
The impact of COVID-19 outbreak on companies in BIST100 index
FATMA YAYLA
- Covid-19 pandemisinin lojistik şirketlerinin finansal yapısına etkisi: BİST'te bir araştırma
The effect of the covid-19 pandemic on the financial structure of logistics companies: A study in BIST
FATMA AYAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeSüleyman Demirel Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VESİLE ÖMÜRBEK
- Türk imalat sektöründe oran analizi ile Covid-19 etkilerinin tespiti
Detection of Covid-19 effects by ratio analysis in the Turkish manufacturing sector
TUBA SELEN ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İşletmeErzurum Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR DIZMAN
- Sağlık ürünlerinde rekabet üstünlüğü ve sağlık işletmelerinin hisse senedi getirileri arasındaki ilişki: BIST örneği
The relationship between competitive advantage in health products and stock returns of healthcare enterprises: The case of BIST
MERVE KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Sağlık Kurumları YönetimiDüzce ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ KARA