BİST TEKNOLOJİ ENDEKSİNE KAYITLI FİRMALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ ANALİZİ

Öz Teknoloji sektörü, ülkelerin kalkınmasında önemli bir rol oynamaktadır. Özel sektör firmaları bilgi ve teknoloji gelişiminin en önemli temsilcileridir. Bu bağlamda bilgi ve teknoloji sektöründe yer alan firmaların finansal durumlarının ortaya konulması ve olası risklerin belirlenmesi ülke ekonomisi açısından kritik öneme sahiptir. Altman Z-Score ilk olarak 1968'de New York Üniversitesi'nden Edward Altman tarafından geliştirilmiştir. Z-Score modeli, beş finansal oranın kombinasyonu kullanılarak firmaların finansal durumunu ortaya koymak ve kurumsal iflasları tahmin etmek için kullanılmaktadır. Springate S-Skor modeli ise, 1978 yılında Gordon L. V. Springate tarafından literatüre kazandırılmıştır. Springate modeli, firmaların mali durumunu ölçmek için kullanılan bir oran modelidir. Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul’da (BİST) faaliyet gösteren teknoloji firmalarını Altman Z-Skor ve Springate S-Skor finansal risk modelleri ile analiz etmektir. Bu amaçla BİST teknoloji endeksinde listelenen on dört teknoloji bazlı şirketin 2013 ve 2018 yılları arasındaki finansal verileri incelenmiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre Altman Z-Skor modeli yüksek bir tahmin gücüne sahiptir. Bir yıl öncesi verilere göre Altman modelinin öngörü tutarlılığı tüm yıllarda %100 olarak hesaplanmıştır. Springate S-Skor modeli ise 2014 yılı için %78,5, 2015 yılı için %71,4, 2016 yılı için %78,5 ve 2017 yılı için %100 öngörü tutarlılığına sahiptir. Her iki modelin ortak bir sonucu olarak, BİST teknoloji endeksine kayıtlı firmaların başarılı bir finansal performansa sahip olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Teknoloji, Altman Z-Skor, Springate S-Skor, Finansal Analiz

PDF

___

Almamy, J., Aston, J., & Ngwa, L. N. (2016). An evaluation of Altman’s Z-score using cash flow ratio to predict corporate failure amid the recent financial crisis: Evidence from the UK. Journal of Corporate Finance, 36: 278–285.

Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance. 23(4): 589-609.

Altman, E. I. (2000). Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting The Z-Score and Zeta Models. Handbook of Research Methods and Applications in Empirical Finance, 428–456.

Altman EI, Iwanicz-Drozdowska M, Laitinen EK & Suvas A. Forthcoming (2017). Financial distress prediction in an international context: a review and empirical analysis of Altman's Z-score model. Journal of International Financial Managament Accounting, 28(2): 131–171

Beaver, W. H. (1966). Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, (4): 71-111.

Büyükarıkan, U. & Büyükarıkan, B. (2014), Bilişim sektöründe faaliyet gösteren firmaların finansal başarısızlık tahmin modelleriyle incelenmesi, Akademik Bakış Dergisi, 46: 160-172.

Chung, K.C., Holdsworth, D.K., & Tan, S.S. (2008). Insolvency prediction model using multivariate discriminant analysis and artificial neural network for the finance industry in New Zealand. International Journal of Business and Management, 3(1): 19–29.

Hoe Lam Weng, Beng Yeoh Hong, Siew Lam Weng & Wai Chen Jia (2018), Analysis on the Performance of Technology Companies with Z-score Model, Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 7(4): 633~639.

Huo, Y. H. (2006), Bankruptcy Situation Model in Small Business: The Case of Restaurant Firms, Hospitality Review, (24)2: 49-58.

Januri, Sari, E. N. & Diyanti, A. (2017). The Analysis of the Bankruptcy Potential Comparative by Altman Z-Score, Springate And Zmijewski Methods at Cement Companies Listed In Indonesia Stock Exchange. Journal of Business and Management, (19)10: 80–87.

Koç, S. & Ulucan, S. (2016), Finansal Başarısızlıkların Tespitinde Kullanılan Altman Z Yönteminin Bulanık Mantık (Anfis) Yöntemi ile Test Edilmesi: Teknoloji ve Tekstil Sektöründe Bir Uygulama, Maliye Finans Yazıları- 2016(106):147-168.

Kulalı, İ. (2016). Altman Z-Skor Modelinin BİST Şirketlerinin Finansal Başarısızlık Riskinin Tahmin Edilmesinde Uygulanması, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, (12)27: 283-291.

Lifschutz, A., & Jacobi, S. (2010). Predicting bankruptcy: Evidence from Israel. International Journal of Business and Management, 5(4): 133–141.

Muzır, Erol ve Çağlar, Nazan (2009), The Accuracy of Financial Distress Prediction Models In Turkey: A Comparative Investigation with Simple Model Proposals, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9 (2): 15-48.

Ohlson, J. A. (1980). Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1): 109-131.

Pathan, S. (2009). Strong boards, CEO power and bank risk-taking. Journal of Banking & Finance, 33(7): 1340–1350.

Poyraz, E. & Uçma, T., 2006. Türkiye’de Faaliyet Gösteren İhracatçı Sektörlerin Mali Kriz Ortamlarında Finansal Başarısızlıklarının Altman (Z-Score) Modeli Yardımıyla Ölçülmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 32(4): 1-10.

Terzi, S. (2011). Finansal Rasyolar Yardımıyla Finansal Başarısızlık Tahmini: Gıda Sektöründe Ampirik Bir Araştırma, Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 15(1): 1-18.

Toraman, C. & Karaca, C. (2016). Kimya Endüstrisinde Faaliyet Gösteren Firmalar Üzerinde Mali Başarısızlık Tahmini: Borsa İstanbul’da Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 70(2): 111-128.

TÜİK, Araştırma-Geliştirme Faaliyetleri Araştırması, http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=27821 (17.11.2019).

Türk, Z. & Kürklü, E. (2017), Financial Failure Estimate in BIST Companies With Altman (Z-Score) And Springate (S-Score) Models, Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi İİBF Dergisi, (1)1: 1-14.

Wang, Y. & Campbell, M. (2010). Do bankruptcy models really have predictive ability? Evidence using China publicly listed companies. International Management Review, 6(2): 77–82.

Zmijewski, M. E. (1984). Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research, 22: 59-81.