Borsa İstanbul'da faaliyet gösteren teknoloji şirketlerinde lojistik regresyon modeli ile finansal başarısızlık tahminlemesi
Financial failure estimation in technology companies operating in Borsa İstanbul with logistics regression model
Yazar: PINAR KORKMAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN
Altınbaş Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Veri Bilimi Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bankacılık = Banking ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Maliye = Finance

Özet:
Finansal başarısızlık ile karşı karşıya kalan her şirketin sonu iflas ile sonuçlanmaz. Bununla beraber, global düzeyde etki gösteren ekonomik krizin oldukça fazla oranda şirketin tasfiye edilmesine ve iflas etmesine sebep olduğu aşikardır. Finansal başarısızlık kavramı konusunda görüş birliği ve net bir tanımlama yoktur. Bu da, finansal başarısızlığın tahmin edilmesine dair araştırmaların iflaslarla ilişkilendirilmesine sebebiyet vermektedir.
Finansal başarısızlık, uzun senelerdir şirketler, yatırımcılar ve kredi verenler bakımından en kritik tehdit olarak görülmektedir. Küreselleşmenin son yıllardaki etkisiyle, teknolojik ilerlemelerin ve finansal koşulların da yansımasıyla ulusal ve uluslararası sektörlerin hızla farklılaşmakta ve ilerlemekte olduğu görülmektedir. Bu farklılık ve ilerleme, daha çok şirketler bakımından, finansal başarısızlıkları tahmin etmeyi ön plana çıkarmaktadır. Bu çalışmada finansal başarısızlık kavramı, finansal başarısızlık çeşitleri, finansal başarısızlığın önlenmesi konusunda alınabilecek tedbirler, finansal başarısızlığın tahmininde kullanılan yöntemler, finansal teknoloji, finansal teknoloji süreci, finansal teknoloji oyuncuları ve Borsa İstanbul kavramları kavramsal olarak anlatılmıştır.
Çalışmada finansal veriler ile şirketlerin başarısızlıklarının lojistik regresyon yöntemi ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Borsa İstanbul'da işlem gören 27 adet teknoloji şirketine ait veriler toplanarak rasyolar oluşturulmuştur. 2021 verileri ve son üç yıldaki finansal veriler ile başarısız şirketler belirlenmiştir. Şirketlere ait veriler öncelikle3 aylık dönemlere göre oluşturulmuş fakat bazı şirketlerin 2018 ve 2019 yıllarına ait sadece yıllık verilerine ulaşılabilmesi sonucunda yıllık veriler kullanılmasına karar verilmiştir. 2018, 2019 ve 2020 yıllarına ait belirlenen rasyolar bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Eksik verilerin bulunduğu rasyolar çıkarıldığında 60 farklı rasyo ile analiz yapılmıştır. Şirketlerin finansal başarısızlığının önceden tahmin edilmesinde 3 yıl önceden tahmin etmede Duran Varlıklar/Maddi Özkaynak, Net Borç/FAVÖK(Yıllık) ve Toplam Borç/Özsermaye rasyoları, 2 yıl önceden tahmin etmede FAVÖK/Büyüme (Yıllık) ve Kısa Vade Borç/Toplam Borç rasyoları ve 1 yıl önceden tahmin etmede Özsermaye Karlılığı/ROE ve Kısa Vade Borç/Büyüme rasyolarının başarılı olduğu sonucu ortaya çıkmıştır.

Abstract:
Not every company that faces financial failure ends up in bankruptcy. However, it is obvious that the economic crisis, which has an impact on the global level, has led to the liquidation and bankruptcy of a large number of companies. There is no consensus and clear definition of the concept of financial failure. This, in turn, causes research on predicting financial failure to be associated with bankruptcies.
Financial failure has been seen as the most critical threat to companies, investors and lenders for many years. With the impact of globalization in recent years, as well as the reflection of technological advances and financial conditions, it is seen that national and international sectors are rapidly differentiating and progressing. This difference and progress brings to the forefront the prediction of financial failures, mostly for companies. In this study, the concept of financial failure, types of financial failure, measures that can be taken to prevent financial failure, methods used to predict financial failure, financial technology, financial technology process, financial technology players and Borsa Istanbul concepts are explained conceptually.
In the study, it is aimed to predict the failures of companies with financial data using logistic regression method. Ratios were created by collecting data from 27 technology companies traded in Borsa Istanbul. Unsuccessful companies were identified with 2021 data and financial data for the last three years. The data of the companies were primarily created according to 3-month periods, but as only the annual data of some companies for the years 2018 and 2019 could be accessed, it was decided to use annual data. The ratios determined for the years 2018, 2019 and 2020 were used as independent variables. When the ratios with missing data were removed, analysis was performed with 60 different ratios. Fixed Assets/Tangible Equity, Net Debt/EBITDA(Annual) and Total Debt/Equity ratios in predicting the financial failure of companies 3 years in advance, EBITDA/Growth (Annual) and Short Term Debt/Total Debt ratios in predicting 2 years in advance and 1 year in advance, Return on Equity/ROE and Short Term Debt/Growth ratios were found to be successful.