Türkiye’de İşletme İflasları ve Faiz İlişkisi

İşletmelerde başarısızlık kavramının son yıllarda gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde yaygın bir biçimde incelendiği görülmektedir. Çalışmalar genellikle işletme başarısızlığının içsel nedenleri yönüne odaklanırken, en az içsel nedenler kadar önemli görülen dışsal nedenlerin göz ardı edildiği fark edilmiş ve bu nedenlerin de incelenmesi gerekliliği ortaya çıkmıştır. Bu bağlamda çalışmada Türkiye’de kapanan işletme sayıları ve faiz oranı ilişkisi, Kaldıraçlı Bootstrap Todo-Yamamoto testi vasıtasıyla 2010 Ocak-2020 Şubat dönemi verileri kullanılarak araştırılmıştır. Nedensellik testi sonuçlarına göre faiz oranından kapanan işletme sayılarına doğru tek taraflı bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir.

Relationship Between Business Failure and Interest in Turkey

It is seen that the concept of business failure has been widely studied in developed and developing countries in recent years. While studies generally focus on the internal causes of business failure, the necessity of examining external causes at least as much as internal causes has emerged. In this context, the number of business closures in Turkey in the study and interest rate relationships were investigated using Leveraged Bootstrap Todo- Yamamoto test period of February 2020 through January 2010 data. According to the results of the causality test, a unilateral causality relationship was determined from the interest rate to the number of businesses closed.

PDF

___

Akkaya, G. C., Demireli, E., Yakut, H. (2009). İşletmelerde Finansal Başarısızlık Tahminlemesi: Yapay Sinir Ağları Modeli ile İMKB Üzerine Bir Uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10 (2) , 187-216 .
Aktaş, R. (2003). Mali Başarısızlığın Öngörülmesi: İstatistiksel Yöntemler ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırılması. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 58 (04)
Aktaş, R., Doğanay, M. ve Yıldız B. (2003). Finansal Başarısızlığın Öngörülmesi: İstatistiksel Yöntemler ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 58(4), 1-24.
Altman, Edward I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Rrediction of Corporate Bankruptcy, Vol:XXII, No:4, s.589-609).
Altunöz, U. (2013). Bankaların Finansal Başarısızlıklarının Yapay Sinir Ağları Modeli Çerçevesinde Tahmin Edilebilirliği. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28(2), 189-217.
Beaver William H., (1966). Financial Rations as Predictors of Failure, Journal of Accounting Research Vol. 4, Empirical Research in Accounting: Selected Studies pp. 71-111.
Campbell, S. V., Choudhury, A. H. (2005). The Relationship between Interest Rates on the Number of Large and Small Business Failures. Academy of Accounting and Financial Studies Journal, 9(3), 29.
Chung, K., Tan, S. S. - 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, Vol. 3, Issue 1, pp . 19-29.
Dağlı, Hüseyin. (1994). İşletme Başarısızlıkları ve Alınması Gerekli Önlemler, Verimlilik Dergisi, MPM Yayınları, Sayı: 1.
Dickey, D., Fuller, W. (1981). Likelihood Ratio Statistics for Autoregressi and Time Series with a Unit Root. Econometrica, 49(4), 1057-1072.
Everett, J., Watson, J. (1998). Small business failure and external risk factors. Small business economics, 11(4), 371-390.
Gentry, J. A., Newbold, P., Whitford, D. T. (1985). Classifying Bankrupt Firms with Funds Flow Components. Journal of Accounting Research, 23(1): 146–160.
Hacker, R. S. Hatemi-J, A. (2006). Tests for Causality between Integrated Variables Using Asymptotic And Bootstrap Distributions: Theory and Application. Applied Economics, 38(13), 1489-1500.
Hacker, S. ve Hatemi-J, A. (2012). A bootstrap Test For Causality with Endogenous Lag Length Choice: Theory and Application in Finance. Journal of Economic Studies, 39(2), 144-160.
Hall, G., Young, B. (1991). Factors associated with insolvency amongst small firms. International Small Business Journal, 9(2), 54-63.
Odom, M. D., Sharda, R. (1990, June). A neural network model for bankruptcy prediction. In 1990 IJCNN International Joint Conference on neural networks (pp. 163-168). IEEE.
Odom, M. D., Sharda, R., (1990). A neural network model for bankruptcy prediction. 1990 IJCNN International Joint Conference on Neural Networks, San Diego, CA, USA, pp. 163-168 vol.2,
Phillips, P.C.B., Perron, P. (1988). Testing for unit root in the time series regression Biometrica. 5, 335- 340
Salman, A. Khalik, Mahthias Fuchs, Davide Zampatti, (2015). Assessing Risk Factors of Business Failure in The Manufacturing Sector: A Count Data Approach From Sweden, International Journal of Economics, Commerce and Management, Vol: IIı, Issue 9, 42-69.
Seyrek, İ., MIZIRAK, Z. (2009). Faiz teorileri üzerine bir inceleme: Finansal istikrarsızlık hipotezinin temel dayanağı. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (22), 383-394.
Shirata C.Y. 1998. Financial Ratios as Predictors of Bankruptcy in Japan, An Empirical Research, Journal of Risk and Management Vol.23
Taşpınar Cengiz, D., Bağdatlı Kalkan, S., Turanlı, M., & Köse, İ. (2015). Türkiyedeki işletmelerin finansal başarısızlığının faktör analizi ve diskriminant analizi ile incelenmesi.
Toda, H. Y., Yamamoto, T. (1995). “Statistical Inference in Vector Autoregressions with Possibly Integrated Processes”. 66: 225–250.
Toraman, C., Karaca, C. (2016). Kimya Endüstrisinde Faaliyet Gösteren Firmalar Üzerinde Mali Başarısızlık Tahmini: Borsa İstanbul’da Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (70) , 111-128 . DOI: 10.25095/mufad.396683
Yıldırım, M.H., Oruç, Ş 2020. Çalışanların Beş Faktör Kişilik Özellikleri ile Başarısızlık Korkuları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi, Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 55(3), 1863-1886
Zmijewski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting research, 59-82.