1922

Toplam tahakkuk modelleri ile Türkiye'de kar yönetiminin ölçülmesi: İmkb'de yer alan işletmeler üzerine ampirik bir araştırma

Kar yönetimi, işletmelerde yöneticilerin Genel Kabul Görmüş Muhasebe İlke ve Standartları çerçevesinde gerçekleştirdiği muhasebe seçimleri ya da takdir yetkilerini kullanmaları nedeniyle karın azaltılması ya da arttırılmasına yönelik işlemlerdir. Kar yönetiminin ölçülmesinde literatürde farklı teknikler ve modeller geliştirilmiştir. Bunları toplam tahakkukları kullanan modeller, özel tahakkukları kullanan modeller ve sıklık dağılımı yaklaşımını kullanan modeller olarak sıralamak mümkündür. Bu çalışmanın amacı toplam tahakkukları kullanan modeller ile Türkiyede kar yönetimi uygulamalarını en iyi ölçen modelin belirlenmesidir. Çalışmada öncelikle tahakkuk tabanlı kar yönetiminin ölçülmesinde toplam tahakkuklardan hareketle kar yönetiminin göstergesi olarak kabul edilen ihtiyari tahakkuklar hesaplanmıştır. Kar yönetimi uygulamalarını en iyi ölçen modelin belirlenmesinde Jones, Düzeltilmiş Jones, Kothari ve Larcker Richardson Modelleri literatürde en sık kullanılan modeller olması sebebiyle temel alınmıştır. Bu modeller Sıradan En Küçük Kareler Yöntemi (Ordinary Least SquaresOLS) tekniği kullanılarak Dengeli Havuzlanmış Veri Analizi ile tahminlenmiştir. Bu modellerin analiz edilmesi ile Türkiyede kar yönetimi uygulamalarını istatistiki açıdan en iyi ölçen modelin Larcker Richardson Modeli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Earnings management, companies by managers within the framework of the Generally Accepted Accounting Principles and Standards of accounting choices or to use discretion to reduce or to increase profit procedures. Measure of Earnings management different techniques and models have been developed in the literature. These models can sort as the total accrual models, specific accruals model and the distribution of earnings model. The aim of this study was to use the models in Turkey with total accruals earnings management practices to determine the best measure of themodel The study is primarily measured by accrual-based earnings management are considered as an indicator of total discretionary, the discretionary accruals movement calculated earnings management practices. In determination of the model that best measures the profit management applications the Jones, Modified Jones, Kothari and Larcker Richardson Model were taken as the basis because they are the most frequently used models in literature. These models were estimated using the Ordinary Least Squares-OLS method and with Analysis of Balanced Panel Data. Earnings management through the analysis of these models is statistically significant in Turkey Larcker Richardson Model has been concluded that the best measure of the model.

PDF

___

Agrestı, A. (2002). Categorical Data Analysis. Canada: Wiley&Sons Publications. Ayas, N. (2012). Marka Değeri Algılamalarının Tüketici Satın Alma Davranışı Üzerine Etkisi. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 163-182.
Bentz, Y., & Merunka, D. (2000). Neural Networks and The Multinominal Logit For Brand Choice Modelling: A Hybrid Approach. Journal Of Forecasting, 177-200.
Cameron, C., & Trıvedı, P. (2010). Microeconometrics Using Stata. Texas: Stata Press.
Demir, Y., & Armağan, G. (2013). Aydın'da Hanehalklarının Gıda Tüketim Talebi Ekonometrik Analizi. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 97-107.
Doğan, H., Gürler, A., Gökrem, D. (2013). Toakta İli Merkez İlçedeki Polis Memurlarının Tüketici Davranışlarının Belirlenmesi. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 31-40.
Duquenne, M.-N., & Vlontzos, G. (2012). The Greek Olive Oil Market and The Factor Affecting It. Discussion Paper Series, 61-82.
Durmaz, Y., Oruç, R., & Kurtlar, M. (2011). Kişisel Faktörlerin Tüketici Satın Alma Davranışlarına Etkisi Üzerine Bir Araştırma. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 114-133.
Güriş, S., Metin, N., & Çağlayan, E. (2007). The Brand Choice Model Of Wine Consumers: A Multinominal Logit Model. Quality&Quantity, 447-460.
Harrell, F. E. (2002). Regression Modeling Strategies: With Applications to Linear Models, Logistic Regression and Survival Analysis . New York: Springer.
Hosmer, D., Lemeshow, S., Sturdıvant, R. (2013). Applied Logistic Regression. Canada: Wiley&Sons Publications.
İslamoğlu, A. H. (1996). Aile İçinde Kullanılan Dayanıklı Tüketim Mallarının Satın Alma Karar Sürecinde Aile Üyelerinin Rolleri Malların Niteliğine Göre Değişiyor Mu? Pazarlama Dünyası, 24-30.
Long , J., & Freese, J. (2001). Regression Models For Categorical Dependent Variables Using Stata. Texas: Stata Press.
Menon, B., & Raj V.P., J. (2012). Logistic Regression Modeling For Consumer Purchase Behaviour Of Passenger Cars. AIMA Journal of Management & Research , 29-58.
Özdemir, G. Z. (2013). Tüketici Güveninin Tüketim Harcamaları İle İlişkisi ve Öngörü Gücü: Türkiye Örneği. Ankara: Uzmanlık Yeterlilik Tezi, T.C. Merkez Bankası İletişim ve Dış İlişkiler Genel Müdürlüğü.
Şengül, S., & ŞigezE, Ç. (2013). Türkiye'de Hane Halkı Tüketim Harcamaları: Pseudo Panel Veri İle Talep Sisteminin Tahmini. International Conference On Eurasian Economies, (s. 279-288). St. Petersburg, Russia.
Tarı, R., & Pehlivanoğlu, F. (2007). Kocaeli İlinde Tüketici Davranışlarının Gelir-Harcama Grupları İlişkisi Açısından Analizi (Tüketim Harcama Profili). Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 192-210.
Washıngton, S., Karlaftıs, M., Mannering, F. (2003). Statistical and Econometric Methods For Transportation Data Analysis. Boca Raton FL.: CRC Press.
Yücel, N., & Yücel , A. (2011). Tüketicilerin Sosyo-Ekonomik Özellikleri İle Mağaza Markalı Ürünlere Yönelik Satın Alma Davranışları Arasındaki İlişki. C.Ü. İ.İ.B.F. Dergisi, 1-19.