İşletme başarısızlığını belirleyen etkenler: Türkiye imalat sektörü örneği

Abstract

Sağ kalım analizi herhangi bir olayın gerçekleşmesine kadar geçen sürenin incelenmesinde kullanılan bir istatiksel yöntem olarak tanımlanmaktadır. Sağ kalım analizi için en popüler tekniklerden biri, Cox oransal hazard regresyonudur. Bu çalışmada sadece Cox oransal hazard modeli değil ayrıca tamamlayıcı log log, parametrik sağ kalım yöntemi, probit, logit ve rastlantısal etkiler panel veri model yöntemleri kullanılmıştır.Çalışmamızda kullanılan veri seti Borsa İstanbul'da imalat sektöründe 2000-2014 yılları arasında işlem görmüş şirketleri kapsamaktadır. İmalat sektöründe bulunan 208 şirketin başarılı ya da başarısız olma durumu bağımlı değişken olarak belirlenmiştir. Finansal oranlar, kurumsal yönetim değişkenleri, küresel ve makro ekonomi ile ilgili değişkenler ve piyasa verilerine dayalı değişkenler ise bağımsız değişken olarak veri setimizde bulunmaktadır. Bu tezin amacı, mâli başarısızlık için en uygun değişkenleri ve modeli bulmaktır. Çalışmamıza göre likidite değişkenlerinden cari oran, asit test oranı, nakit oran başarısızlığı en çok belirleyen faktörler arasında yer almıştır. Diğer finansal oranlar faiz, vergi öncesi kârın aktiflere oranı ve özsermayenin pozitif olup olmama durumunu yansıtan kukla değişkendir. Ayrıca başarısızlık tahmini için en önemli açıklayıcı değişkenlerden biri de firma yaşıdır. Sonuç olarak, Cox oransal hazard regresyon modeli diğer modelleri hem doğru sınıflandırma oranında (%90) hem de başarı oranında (%76) daha iyi performans göstermiştir. Bununla birlikte başarısızlık modeli geliştirmek sadece pay sahiplerine değil aynı zamanda çalışan, devlet ve tedarikçiler gibi tüm menfaat sahiplerine yarar sağlamaktadır.

Survival analysis is generally defined as a set of methods for analyzing data where the outcome variable is the time until the occurrence of an event of interest. One of the most popular regression techniques for survival analysis is Cox proportional hazards regression. In this study, it is aimed to model the financial distress by using the not only Cox proportional hazard model but also complementary log-log analysis, parametric survival models and probit, logit, panel data model. The data set used in this study covers the manufacturing firms trading in Borsa İstanbul between 2000-2014. The dependent variable is the failure and non-failure firm status of 208 manufacturing firms. Financial ratios, corporate governance variables, global and macro economy variables and market based variables are used as independent variables. The purpose of this thesis is finding the optimal variables able to predict bankruptcy. According to the study, current ratio, acid test ratio, cash ratios are found to be the factors which have the biggest impact on failure prediction. The other financial significant variables are earnings before interest and taxes to total assets and negative equity dummy. Furthermore firm age is the most important variable for failure prediction. As a result, Cox proportional hazard model outperforms other models both classification accuracy (90%) and success rate (76%). Moreover develop failure model benefited by not only shareholders but also all stakeholders such as government, employees and suppliers.