Finansal Açıdan Başarısız Firmaların Lojistik Regresyon Analizi ile Tahmin Edilmesi: BİST 100’de Bir Uygulama

Dünyada gün geçtikçe artan rekabet koşullarında işletmelerin hedeflerine ulaşabilmeleri ancak finansal açıdan güçlü olup olmadıkları ile mümkündür. Firmalar, finansal başarısızlığa neden olan riskleri ya önceden öngörüp minimize etmeli ya da mümkünse tamamen ortadan kaldırmalıdır. Finansal başarısızlıklarının önceden tahmin edilmesi; işletmelerin gelecekte doğabilecek finansal riskleri önceden tespit ederek, önlemleri şimdiden alması açısından çok önemli bir husustur. Bu çalışmanın temel amacı, çalışmada Borsa İstanbul 100 Endeksinde (BIST 100) işlem göre firmaların; finansal başarısızlık göstergesi olabilecek, finansal olarak başarılı ve başarısız firmaların belirlenmesinde ve kategorize edilmesinde istatistiksel olarak hangi oranların anlamlı olup olamayacağını ortaya koymak ve bu belirlenen oranlar yardımı ile başarısızlığı öngörebilmek amacıyla çeşitli lojistik regresyon modellerinin geliştirilmesidir. Bu amaçla çalışmada BIST 100 yer alan 26 firmanın 2019 yılına ait finansal oran verileri kullanılmıştır. İlgili çalışmada Lojistik Regresyon analizi gerçekleştirilerek elde edilen bulgulara göre finansal açıdan başarılı ve başarısız firmaların ayrıştırılmasında “faiz karşılama oranı” ile “faaliyet kar marjı” rasyolarının ayırt edici rasyolar olabileceği sonucuna erişilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Finansal Başarı ve Başarısızlık, Rasyo Analiz, Lojistik Regresyon Analizi

Estimating Financially Failed Firms Using Logistic Regression Analysis: An Application in BIST 100

In today's world order, businesses can achieve their goals only if they are financially strong. Firms should be able to anticipate the risks of financial failure as early as possible, minimize this risk and eliminate it completely if possible. Anticipating financial failures in advance is very important in terms of detecting and preventing financial risks that businesses may face in the future. With this study, the companies operating in the BIST 100 Index; It is the determination of statistically significant ratios in identifying and categorizing financially successful and unsuccessful firms that can be an indicator of their financial failure. With the help of these determined ratios, various logistic regression models are developed in order to predict failure. For this purpose, the financial rate data of 26 companies included in the 2019 BIST 100 were used in the study. According to the findings obtained by performing Logistic Regression analysis in the related study, it has been concluded that "interest coverage ratio" and "operating profit margin" ratios may be determinants in distinguishing financially successful and unsuccessful companies.

Keywords:

Financial Success and Failure, Ratio Analysis, Logistic Regression Analysis,

PDF

___

Aktaş, R. (1997). Mali başarısızlık (İşletme Riski) tahmin modelleri. Ankara: Türkiye Iş Bankası Kültür Yayınları.
Aktaş, R., Doğanay, M. ve Yildiz B. (2003). Finansal başarısızlığın öngörülmesi: İstatistiksel yöntemler ve yapay sinir ağı karşılaştırması. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 58(4), 1-24.
Altman, E.I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and prediction of corporate failure. Journal of Finance, 23(4), 589-609.
Altaş D. ve Giray, S. (2005). Mali başarısızlığın çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle belirlenmesi: Tekstil sektörü örneği. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5, 13-28.
Beaver, W.H. (1968). Market prices, financial ratios and the prediction of failure. Journal of Accounting Research, 6(2), 179-192.
Beaver, W.H. (1966). Financial ratios as predictors of failure, empirical research in accounting: Selected studies. Journal of Accounting Research, 5, 71-111.
Büker, S. Sevil, G. ve Aşıkoğlu, R. (2007). Finansal yönetim. Ankara: Özkan Matbaacılık.
Doğrul, Ü. (2009). Finansal başarısızlık ve finanasal başarısızlık tahmini: Hisse senetleri IMKB'de işlem gören sınai işletmeler üzerinde bir uygulama. (Yayımlanmış yüksek lisans tezi). Mersin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Mersin.
Gitman, L. J. (1992). Basic managerial finance. NewYork: Harper Collins Publishers.
Kap (2021). www.kap.org.tr. Erişim: 25.05.2021.
Mertler, C.A. ve Vannatta, R. A. (2005). Advanced and multivariate statistical methods: Practical application and interpretation. Glendale: Pyrczak Publishing.
Ohlson, J.A. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131.
Siedlecki, R. (2014). Forecasting company financial distress using the gradient measurement of development and s-curve. Procedia Economics and Finance, 12, 597-606.
Tamari, M. (1966). Financial ratios as a means of forecasting bankruptcy. Management International Review, 23(4), 15-21.
Weitzel, W. ve Jonsson, E. (1989). Dicline in organizations: A literature integration and extension. Administarative Science Quarterly, 34(1), 91-109.
Zmijewski, M.E. (1984) Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting Research, 22, 59-82.