Selahattin GÜRİŞ, Ebru ÇAĞLAYAN AKAY, Turgut ÜN, Şaban KIZILARSLAN

Multivariate Probit Modeli ile Finansal Başarısızlığın Yeniden İncelenmesi: Borsa İstanbul Örneği

Bu çalışmanın amacı, tek bir durumu temsil eden birden fazla sınırlı bağımlı değişkenin açıklayıcı değişkenler seti üzerinden aynı anda modellenmesini incelemek ve bu yolla firmalar açısından finansal başarısızlık konusunu ele almaktır. Bu amaç için, Borsa İstanbul’da (BİST) işlem gören imalat sektörüne ait 175 firmanın 2012 - 2015 dönemine ait bilançoları ele alınarak finansal başarısızlığı etkileyen faktörler incelenmiştir. Firmalar için finansal başarısızlık durumu çeşitli göstergelerle temsil edilmektedir. Literatürde yer alan çalışmalarda ya bu göstergelerin yalnız bir tanesi kullanılmakta ya da göstergelerden herhangi bir tanesini sağlayan firma başarısız kabul edilmektedir. Ancak bu göstergelerin her biri farklı değişkenlerden etkilenebilmektedir ve bu durumda tüm göstergelerin aynıymış gibi ele alınması sınırlayıcı bir etki oluşturmaktadır. Bu nedenle çalışmada farklı başarısızlık göstergeleri aynı anda ele alınarak, bu göstergelerin her birinin finansal oranlar üzerinden modellenmesi için Multivariate Probit Modeli kullanılmıştır. Elde edilen bulgular incelendiğinde, her bir başarısızlık göstergesinin farklı sayıda finansal rasyodan etkilendiği ve her bir başarısızlık göstergesinin aynı anda modellenebilmesinin mümkün olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler:

Nitel Tercih Modelleri, Multivariate Probit, Finansal Başarısızlık

PDF

___

Akkaya,G. C., Demirli E., Yakut, H.Ü. (2009), “İşletmelerde Finansal Başarısızlık Tahminlemesi: Yapay Sinir Ağları Modeli ile İMKB Üzerine Bir Uygulama”, Eskişehir Osman Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (10) 2 s.187
Aktaş, R. (1993), “Endüstri İşletmeleri İçin Mali Başarısızlık Tahmini”, Türkiye İş Bankası Kültür Yayınları, Ankara
Altaş, D. ve Giray, S. (2005), “Finansal Başarısızlığın Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlerle Belirlenmesi: Tekstil Sektörü Örneği”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5 (2): ss. 13-28.
Altman, E. I. (1968), “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”, Journal of Finance, 23, 589–609.
Altman, E. I., Marco, G., Varetto, F. (1994), “Corporate Distress Diagnosis: Comparisons Using Linear Discriminant Analysis and Neural Networks (The Italian Experience)”, Journal of Banking and Finance, 505 - 529
Apergis, N., Payne, J. E. & Tsoumas, C. (2011), "Credit Rating Changes’ İmpact on Banks: Evidence from the US Banking İndustry", MPRA Paper 35647, University Library of Munich, Germany.
Atiya, A. F. (2001), “Bankruptcy Prediction for Credit Risk Using Neural Networks: A Survey and New Results”, IEEE Transactions on Neural Networks, 12 (4): 929-935
Aziz, M. A., & Dar, H. A. (2006), “Predicting Corporate Bankruptcy: Where We Stand?” Corporate Governance, 6 (1), 1833.
Beaver, W. (1966), “Financial Ratios As Predictors of Failure”, Journal of Accounting Research, 4, ss. 71–111
Beynon, M. J., & Peel, M. J. (2001), “Variable Precision Rough Set Theory and Data Discretisation: An Application to Corporate Failure Prediction”, Omega, 29, 561-576.
Blum, M. P. (1974), “Failing Company Discriminant Analysis”, Journal of Accounting Research, 12 (1), 1-25.
Cappellari, L., Jenkins, S.P. (2003), “Multivariate Probit Regression Using Simulated Maximum Likelihood”, The Stata Journal, 3, 278 - 294.
Chen, W. S., Du, Y. K. (2009). “Using Neural Networks and Data Mining Techniques for the Financial Distress Prediction Model”. Expert Systems with Applications, 36, ss. 4075-4086
Chung, K-C., Tan, S. S. ve Holdsworth, D. K. (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.
Court, P. W. & Radloff S. E. (1990), “A Comparison of Multivariate Discriminant and Logistic Regression Analysis in the Prediction of Corporate Failure in South Africa”, De Ratione, Vol. 4, Iss. 2
Eigenhüller, L., Litzel, N., & Fuchs, S. (2015). "Who with Whom: Co-Operation Activities in A Cluster Region", Papers in Regional Science, 469-498.
Elliott, R. J., Siu, T. K., ve Fung, E. S. (2014), “A Double HMM Approach to Altman Z-Scores and Credit Ratings”, Expert Systems with Applications, 41, 1553–1560.
Foreman, R. D. (2003), “A Logistic Analysis of Bankruptcy within the US Local Telecommunications Industry”, Journal of Economics and Business, 55(2):135-166
Gepp, A., ve Kumar, K. (2008), “The Role of Survival Analysis in Financial Distress Prediction”, International Research Journal of Finance and Economics, 16: 13-34.
İçerli M. Y., 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, ss. 413-421.
Koo, Y., Lim S., Kim, K. & Cho, Y. (2014), “Analysis of User Characteristics Regarding Social Network Services in South Korea Using the Multivariate Probit Model”, Technological Forecasting & Social Change, 88, 232–240
Kurtaran Çelik, M. (2010), “Bankaların Finansal Başarısızlıklarının Geleneksel ve Yeni Yöntemlerle Öngörüsü”, Celal Bayar Üniversitesi Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 17, 2, ss. 129-143.
Lin, T. H. (2009), “A Cross Model Study of Corporate Financial Distress Prediction in Taiwan: Multiple Discriminant Analysis, Logit, Probit And Neural Networks Models”, Neurocomputing, 72, 16, ss. 3507 - 3516.
Liou, F. M. (2008), “Fraudulent Financial Reporting Detection And Business Failure Prediction Models: A Comparison”, Managerial Auditing Journal, 23 (7): 650-662.
Milioti, C. P., Karlaftis, M. G. ve Akkogiounoglou, E. (2015), “Traveler Perceptions and Airline Choice: A Multivariate Probit Approach”, Journal of Air Transport Management, 49, 46 - 52
Ohlson, J.A. (1980) “Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy”, Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131.
Panmanee, C., ve Wiboonpongse, A. (2016), “Determinants of Green Cluster Supply Chain Adoption and Practice of Arabica Coffee Growers in Pang Ma-O and Pamiang Areas”, International Journal of Intelligent Technologies and Applied Statistics, 9, 2, ss. 169-189.
Sandin, A. R., Porporato, M. (2007), “Corporate Bankruptcy Prediction Models Applied to Emerging Economies: Evidence from Argentina in the Years 1991-1998”, International Journal of Commerce and Management, 17, 4, ss. 295-311
Siedlecki, R. (2014), “Forecasting Company Financial Distress Using the Gradient Measurement of Development and S-Curve”, Procedia Economics and Finance 12: 597-606.
Spatacean, I. O. (2015), “Ensuring Business Continuity Assumption for Romanian Investment Firms – An Expression of Good Governance in Financial Reporting”, Procedia Economics and Finance, 26, 967- 974.
Uğurlu, M. (2013), “Finansal Sıkıntı, Kurumsal Yönetişim, ve Çeşitlendirme Stratejileri: BIST’den Bulgular”, İktisat İşletme ve Finans, 28(333), 65-106.