Firmalarda nakit akış profilleri ve firma performansı arasındaki ilişki: Fortune 500 firmaları üzerine bir uygulama
The relationship between cash flow profiles and company performance: An application on Fortune 500 companies
Yazar: SEDA ALDEMİR
Danışman: PROF. DR. SÜLEYMAN SERDAR KARACA
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Muhasebe Finansman Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ekonomi = Economics ; Maliye = Finance ; İşletme = Business Administration
Dizin: Firma performansı = Firm performance ; Firmalar = Firms ; Fortune 500 = Fortune 500 ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Nakit akım tablosu = Cash flow statement ; Nakit akışı = Cash flow ; Panel regrasyon analizi = Panel regression analysis

Özet:
Firmaların finansal anlamda temel konularından bir tanesi faaliyetlerini karlı bir şekilde sürdürme amacıdır. Firmaların bu amacını uluslararası ticaretteki yeni eğilimleri, uluslararası pazarlardaki küresel rekabet gücü ve ayrıca devletlerin, ulusların ekonomileri gibi konular doğrudan etkilemektedir. Küreselleşme sonucunda, firmaların bu rekabetçi ortamından dolayı, en büyük 500 firmanın listelendiği Fortune 500 yayınlanmıştır. Fortune 500 dergisinde firmalar, ilgili mali yıllara ve yıllık gelirlerine göre sıralanmaktadır.
Bu çalışmanın amacı; nakit akışlarının sağlandığı faaliyetler modeli ile Fortune 500'de yer alan ilk 50 ulusal ve uluslararası firmaların nakit akış oranlarının (Varlık Yönetimi Oranı ve Kârlılık Verimlilik Oranı, Likidite Oranı, Yeterlilik Oranı ve Yatırım ve Finansman Oranı) hesaplanması ve sonrasında Nakit Akış Modellerinden Başarılı firma (Model 2)'ya ilişkin hangi nakit akış oranlarının etkisi olup olmadığını ve etkisi varsa hangi yönde etki ettiğini incelemektir. Bu amaçla çalışmanın önemi:  Bir firmanın nakit akışlarının sağladığı faaliyetler modeli yöntemi ile Başarılı Firma ( Model 2)' ya girmesinin nakit akış oranları açısından önemi nedir sorusuna cevap bulmaktır. Bu çalışmada, Panel Binary Lojistik Regresyon modeli kullanılmıştır. 

Çalışmada, Fortune 500' de yer alan, ilk 50 ulusal ve uluslararası firmanın, 2010-2020 yıllarına ait finansal tablo verileri kullanılmıştır. İlk olarak, bu firmalara ait nakit akış tablolarındaki verilere göre nakit akış profilleri tespit edilmiştir. Bu tespit edilen nakit akış profillerinden verilerin ağırlıklı kümelendiği, Büyüyen Firma ( Model 4), Gerileyen veya Yeniden Yapılanan Firma (Model 3), Hızlı Büyüyen Genç Firma (Model 6) ve Başarılı Firma (Model 2) profilleri gruplandırılmıştır. Panel veri lojistik regresyon analizi için, Başarılı Firma (Model 2) ye giren firmalar 1 değerini alırken Başarılı Firma( Model 2)^ye girmeyen firmalar 0 değerini almaktadır. Sonrasında her bir firmanın, nakit akış tablosu kullanılarak, yıllar itibariyle belirlenen 9 adet finansal nakit akış rasyo sonuçları panel logistik regresyon analizi ile tespit edilmiştir.
 Bağımlı Değişken, Model2' ye Giren Firmalar= Başarılı Firma (Y ( 1 veya0)) olarak belirlenirken, Bağımsız değişkennler; Varlık Yönetimi Oranı (X1), Kârlılık / Verimlilik Oranı (X2), Kârlılık / Verimlilik Oranı (X3), Likidite Oranı (X4), Likidite Oranı (X5), Yeterlilik Oranı (X6), Yeterlilik Oranı (X7), Yeterlilik Oranı (X8), Yatırım/Finansman Oranı (X9) olarak belirlenmiştir.
Araştırmanın sonucuna göre; Varlık ve Verimlilik oranı (X1) , Likidite Oranı (X4), Likidite Oranı (X5) ve Yatırım ve Finansman Oranı (X9) uluslararası firmalar için istatistiksel olarak anlamlı sonuç çıkarken, Karlılık oranı (X6) ulusal firmalar için istatistiksel olarak anlamlı sonuç çıkmıştr. Uluslararası firmalar için, X1, X4, X5 ve X9 değişkenleri ise tüm katsayısı tahmincilerde %1 düzeyinde istatistiki açıdan anlamlı sonuçlar verirken, ulusal firmalar için, X6 katsayısı tahmincilerde %1 düzeyinde istatistiki açıdan anlamlı sonuçlar vermiştir.
Panel regresyon clogit analiz sonuçlarına göre X5,X6 ve X9 değişkenleri, Bağımlı Değişken (Y = Başarılı Firma (Model 2) üzerinde etkisi vardır.  X5 değişkeninde meydana gelen bir birimlik artış 1'i kabul etme olasılığını 0.07132203 kadar artırmaktadır. X6 değişkeninde meydana gelen bir birimlik artış 1'i kabul etme olasılığını 2.264927 kadar artırmaktadır ve X9 değişkeninde meydana gelen bir birimlik bir birimlik artış 1'i kabul etme olasılığını 0.1594315 kadar artırmaktadır.

Abstract:
One of the fundamental issues of companies in financial terms is to continue their activities in a profitable way. The new trends in international trade, competitiveness in international markets, as well as the economies of states and nations directly affect this aim of the companies. As a result of globalization, due to this competitive environment of companies, Fortune 500, which lists the largest 500 companies, has been published. In the Fortune 500 magazine, companies are ranked according to their respective fiscal years and annual revenues.
The aim of this study; Calculating the cash flow rates (Asset Management Ratio and Profitability Efficiency Ratio, Liquidity Ratio, Adequacy Ratio and Investment and Financing Ratio) of the top 50 national and international companies in the Fortune 500 with the model of operations where cash flows are provided and then to examine which cash flow rates have an effect on the successful firm (Model 2) from the Cash Flow Models, and if so, in which direction The importance of working for this purpose: It is to find an answer to the question of what is the importance of a firm's entry into the Successful Firm (Model 2) with the method of activities model provided by cash flows in terms of cash flow rates.  For this reason, the Panel Logistic Regression model was used in the study.
In the study, the financial statement data of the first 50 national and international companies in the Fortune 500 for the years 2010-2020 were used. Firstly, Cash flow profiles were determined according to the data in the cash flow tables of these companies. From these determined cash flow profiles, Growing Firm (Model 4), Decreasing or Restructuring Firm (Model 3), Fast Growing Young Firm (Model 6) and Successful Firm (Model 2) profiles are grouped. For panel data logistic regression analysis, Successful Firm (Model 2)! Firms entering the Successful Firm (Model 2) take the value 0, while the firms that do not enter the Successful Firm (Model 2) take the value 0. Then, using the cash flow table of each firm, 9 financial cash flow ratio results determined by years were determined.
While the Dependent Variable is the Firms Entering the Model2 = Successful Firm (Y (1 or 0)), the independent variables are; Asset Management Ratio (X1), Profitability / Efficiency Ratio (X2), Profitability / Efficiency Ratio (X3), Liquidity Ratio (X4), Liquidity Ratio (X5), Adequacy Ratio (X6), Adequacy Ratio (X7), Adequacy Ratio ( X8) is determined as Investment/Financing Ratio (X9).
According to the results of the research; While Asset and Productivity Ratio (X1), Liquidity Ratio (X4), Liquidity Ratio (X5) and Investment and Financing Ratio (X9) were statistically significant for international firms, Profitability Ratio (X6) was statistically significant for national firms. For international companies, While X1, X4, X5 and X9 variables gave statistically significant results at the level of 1% for all coefficient estimators, for national firms, the X6 coefficient gave statistically significant results at the level of 1% for estimators.
According to panel regression clogit analysis results, X5, X6 and X9 variables have an effect on the Dependent Variable (Y = Successful Firm (Model 2). A one-unit increase in the variable X5 increases the probability of accepting 1 by 0.07132203. A one-unit increase in the variable X6 increases the probability of accepting 1 by 2.264927 and a one-unit increase in the variable X9 increases the probability of accepting 1 by 0.1594315.