Hastanelerde Finansal Başarısızlık Tahmini: Lojistik Regresyon Modeli ile Kamu Hastaneleri Üzerine Bir Uygulama

Amaç – Çalışmanın amacı kamu hastanelerine yönelik finansal başarısızlık tahmin modelinin geliştirilmesi ve kamu hastanelerinin finansal başarısızlığını en iyi açıklayan tahmin edici değişkenlerin belirlenmesidir. Yöntem – Araştırma İstanbul, Ankara ve İzmir illerinde faaliyet gösteren ve 2014-2016 yıllarına ait finansal tablo verilerine tam olarak ulaşılan 92 kamu hastanesi kapsamında gerçekleştirilmiştir. Araştırmada üç yıllık veriler dikkate alınarak hesaplanan kategorik bir bağımlı değişken ve 20 bağımsız değişken kullanılmıştır. Araştırma verileri, SPSS 22.0 paket programı ile Lojistik Regresyon Analizi Yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Bulgular – Lojistik regresyon analizi sonucunda % 79,3 doğru sınıflandırma başarısı ile model-veri uyumu yeterli düzeyde olan bir finansal başarısızlık tahmin modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modelde finansal başarısızlığı en iyi açıklayan tahmin edici değişkenlerin Stok Bağımlılık, Nakit Devir Hızı, Stok/Dönen Varlık, Dönen Varlık/Toplam Varlık ve Ticari Borç/Toplam Borç olduğu, tahmin olasılığını en fazla artıran tahmin edici değişkenlerin ise Stok/Dönen Varlık ve Dönen Varlık/Toplam Varlık olduğu tespit edilmiştir. Tartışma – Araştırma sonuçlarına göre kamu hastanelerinde finansal başarısızlık olasılığını azaltmak için gereğinden fazla stok bulundurulmaması ve atıl durumda olan dönen varlıkların azaltılması gerekmektedir. Ayrıca, işletme sermayesi unsurlarının gözden geçirilerek, nakde dönüşme özelliği yüksek olan varlıklara yatırım yapılması ve alacakların vadesinin kısaltılması gerekmektedir. Kamu hastanelerinde varlık ve kaynak unsurlarının verimli ve etkin kullanımı, finansal başarısızlık olasılığının azaltılmasında önemli rol oynamaktadır. Araştırma sonuçlarının büyük bir bölümü, ilgili literatürde daha önce yapılan çalışma sonuçları ile benzerlik göstermektedir. Türkiye’de kamu hastanelerinin düşük finansal performans ile faaliyetlerini sürdürdükleri göz önünde bulundurulduğunda, finansal yapıdaki bozulmalara karşı vaktinden önce uyaran finansal başarısızlık tahmini çalışmalarının düzenli olarak yürütüldüğü bir yönetim anlayışının kamu hastanelerinde oluşturulması önem arz etmektedir.

Financial Failure Prediction in Hospitals: A Practice on Public Hospitals with Logistic Regression Model

Purpose – The purpose of this study is to develop a financial failure prediction model for public hospitals and to determine predicting variables that can explain financial failure in public hospitals the best. Design/methodology/approach – The research was carried out within the scope of 92 public hospitals which operate in the provinces of Istanbul, Ankara and Izmir and whose financial statement data of the years 2014-2016 could be accessed completely. In the research, a categoric dependent variable and 20 independent variables, which were calculated on the basis of three-year data, were used. Study data were analyzed using the Logistic Regression Analysis Method via the SPSS 22.0 package program. Findings – As a result of the logistic regression analysis, a financial failure prediction model which had an adequate model-data compatibility, was developed with 79,3% accurate classification success. In the model developed; it was determined that predicting variables that could explain financial failure the best were Inventory Dependency, Cash Turnover, Inventory /Current Asset, Current Asset/Total Asset and Trade Liability/Total Liability, while predicting variables that increased the prediction rate the most were Stock/Current Asset and Current Asset/Total Asset. Discussion – According to the reserach results, it is necessary to reduce idle current assets and not to keep too many stocks, in order to minimize the possibility of financial failure in public hospitals. In addition, it is necessary to consider elements in the working capital, invest in assets that have a higher fature of turning into cash and shorten the expiration of receivables. Efficient and effective use of asset and resource elements in public hospitals plays an important role in minimizing the possibility of financial failure. The study results substantially show a similarity with the results of previous studies conducted in the relevant literature. Considering that public hospitals in Turkey operate with a lower financial performance; it is important to create an management approach in which financial failure prediction studies that forewarn, are carried out regularly in public hospitals against deteriorations in the financial structure.

PDF

___

Aktaş, R., Doğanay, M., ve Yıldız, B. (2003). Mali Başarısızlığın Öngörülmesi: İstatistiksel Yöntemler ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 58 (4), 1-24.
Altaş, D., ve Giray, S. (2005). Mali Başarısızlığın Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlerle Belirlenmesi: Tekstil Sektörü Örneği, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2, 13-28.
Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance, 23 (4), 589-609.
Alifiah, M. N. (2014). Prediction of Financial Distress Companies in The Trading and Services Sector in Malaysia Using Macroeconomic Variables, Procedia – Social and Behavioral Sciences, 129, 90-98.
Baş, M ., v e Çakmak, Z . ( 2012). G ri İlişkisel Analiz ve Lojistik Regresyon Analizi ile İşletmelerde Finansal Başarısızlığın Belirlenmesi ve Bir Uygulama, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12 (3), 63-82.
Beaver, W.H. (1966). Financial Ratios as Predictors of Failure, Journal of Accounting Research, Empirical Research in Accounting: Selected Studies, 4, 71-111.
Burkhardt, J. H. and Wheeler, J. R.C. (2013). Examining Financial Performance Indicators for Acute Care Hospitals, Journal of Healthcare Finance, 39 (3), 1–13.
Civan, E. ve Dayı, F. (2014). Altman Z Skoru ve Yapay Sinir Ağı Modeli ile Sağlık İşletmelerinde Finansal Başarısızlık Tahmini, Akademik Bakış Dergisi, 41, .https://dergipark.org.tr/en/pub/abuhsbd/issue/32979/366612 (Erişim Tarihi: 10 Aralık 2019).
Corbett, R.B and Gossett, K D. (2017). Sample İndicators for Predicting US Publicly-Traded for-Profit Hospital Financial Solvency, Global Journal of Accounting and Finance, 1 (1), 49-67.
Çil Koçyiğit, S. (2011). Hastane İşletmelerinde Finansal Performans Ölçümü ve Türkiye Özel Hastaneler Uygulaması, Ankara, Gazi kitabevi
Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal Bilimler için Çok Değişkenli İstatistik SPSS ve LISREL Uygulamaları (Dördüncü Baskı), Ankara, Pegem Akademi.
Deakin, E. B. (1972). A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure, Journal of Accounting Research, 10 (1), 167-179.
Holmes, G. M., Kaufman, B. G. and Pink, G. H. (2017). Predicting Financial Distress and Closure in Rural Hospitals, The Journal of Rural Health, 33 (3), 239-249
Hosmer, D. W. and Lemeshow, S (2000). Applied Logistic Regression (Second Edition), USA, John Wiley & Sons.
İçerli, M. Y. ve Akkaya, G. C. (2006). Finansal Açıdan Başarılı Olan İşletmelerle Başarısız Olan İşletmeler Arasında Finansal Oranlar Yardımıyla Farklılıkların Tespiti, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20 (1), 413-421.
Jabeur, S.B. (2017). Bankruptcy Prediction Using Partial Least Squares Logistic Regression, Journal of Retailing and Consumer Services, 36, 197-202.
Kalaycı, Ş. (2014). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (Altıncı Baskı), Ankara, Asil Yayın Dağıtım.
Karakolias, S. and Polyzos, N. (2015). Application and Assessment of A Financial Distress Projection Model in Private General Clinics, Archives of Hellenic Medicine, 32 (4), 475-483.
Langabeer, J. R., Lalani, K. H., Champagne-Langabeer, T. and Helton, J. R. (2018). Predicting Financial Distress in Acute Care Hospitals. Hospital Topics, 96(3), 75-79.
Odom, M.D. and Sharda R. (1990). A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction, International Joint Conference on Neural Networks, 2, 163-168.
Ohlson, J.A. (1980). Financial Ratios and The Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research, 18 (1), 109-131.
Peng, C.Y.J., Lee, K.L and Ingersoll, G.M. (2002). An İntroduction to Logistic Regression Analysis and Reporting, The Journal of Educational Research, 90 (1), 3-14.
Şenel, S. ve Alatlı, B. (2014). Lojistik Regresyon Analizinin Kullanıldığı Makaleler Üzerine Bir İnceleme, Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, 5 (1), 35-52.
Tarcan, M. (2006). Hastanelerde Finansal Performansı Etkileyen Etmenlerin Belirlenmesi: Sağlık Bakanlığı Hastanelerinde Çok Değişkenli Bir Analiz, Yayınlanmamış Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
T. C. Sağlık Bakanlığı (2019). Sağlık İstatistikleri Yıllığı 2018, Ankara, Sağlık Bakanlığı Yayını.
Tchantchane, A. (2009). Categorical Data Modeling: Logistic Regression Software, World Academy of Science, Engineering and Technology, 3 (3), 5549-554.
Türkiye istatistik Kurumu (2019). Sağlık Harcama İstatistikleri, http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1084 (Erişim Tarihi: 20 Aralık 2019).
Türkiye Kamu Hastaneleri Kurumu (2017). Kamu Hastane Birlikleri-2017: Hizmet ve Yatırım Bilgileri, Ankara, Türkiye Kamu Hastaneleri Kurumu.
Kaygın Yerdelen, C., Tazegül, A. ve Yazarkan, H. (2016). İşletmelerin Finansal Başarılı ve Başarısız Olma Durumlarının Veri Madenciliği ve Lojistik Regresyon Analizi ile Tahmin Edilebilirliği, Ege Academic Review, 16 (1), 147-159.
Trussel,J. M. and Patrick, P.A (2010). Rural Hospital Financial Conditions: Evaluating Financial Distress in Rural Pennsylvania Hospitals, Harrisburg,PA, Center for Rural Pennsylvania.
Wertheim, P. and Lynn, M.L. (1993). Development of A Prediction Model for Hospital Closure Using Financial Accounting Data, Decision Sciences, 24 (3), 529-546.
Yıldız, A. (2014). Kurumsal Yönetim Endeksi ve Altman Z Skoruna Dayalı Lojistik Regresyon Yöntemiyle Şirketlerin Kredi Derecelendirmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19 (3), 71-89.
Yılmaz, F. (2009). Sağlık İşletmelerinde Finansal Riskin Ölçülmesi ve Değerlendirilmesi, Doktora Tezi, Başkent Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Yiğit, V. ve Yiğit, A. (2016). Üniversite Hastanelerinin Finansal Sürdürülebilirliği, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8 (16), 253-273.