Türkiye'deki imalatçı şirketlerde finansal başarısızlığın genelleştirilmiş lineer modeller ile tahmini
Financial distress prediction of Turkish manufacturing companies using generalized linear models
Yazar: MAMSİT TRESOR MAMPOUYA-SITA
Danışman: DOÇ. DR. ASLI AFŞAR
Anadolu Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Finans Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Başarısızlık = Failure ; Doğrusal modeller = Linear models ; Finansal başarı = Financial succes ; Finansal başarısızlık = Financial failed ; Finansal oranlar = Financial rates ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods ; Üretim işletmeleri = Production companies ; İşletmeler = Businesses

Özet:
Bu çalışmanın amacı, çeşitli bağımsız değişken kullanılarak yüksek performanslı finansal başarısızlık tahmin modellerinin oluşturulmasıdır. Seçilen değişkenler muhasebe verilerine dayalı değişkenler (finansal oranlar), makroekonomik büyüklükler ve piyasa değişkenleri olup finansal başarısızlık tahmin modellerinin oluşturulması için, bu değişkenler arasında çeşitli kombinasyon yapılmıştır. Yalnızca muhasebe verilerine ve piyasa değişkenlerine tabi modeller de oluşturulmuştur. Bu bağlamda, beş tür model oluşturulmuştur ve bunlar finansal başarısızlıktan bir yıl önce (t-1), iki yıl önce (t-2) dönemlerine ve çapraz bir dizayna (t-1 ve t-2) tabi tutulmuştur. Dolayısıyla, toplam olarak on beş model oluşturulmuştur ve bu modeller Genelleştirilmiş Lineer Modellerdir (lojistik regresyona tabidir). Aslında, bu istatistik yöntem finansal durum (başarısız veya başarılı) gibi ikili olan bağımlı değişkenler için uygundur. Makroekonomik büyüklükler standart olup kullanılan diğer veriler Borsa İstanbul'da kayıtlı imalatçı şirketlerden temin edilmiştir. Tüm veriler (makroekonomik büyüklükler dâhil) 2009-2013 dönemine aittir.        
Elde edilen sonuçlara göre, t-1 döneminde en performanslı model, muhasebe verilerine dayalı değişkenler ile sağlanmıştır. Bunun anlamı, bu değişkenlerin finansal başarısızlığın bir yıl önceden tahmin edilmesinde yeterli olmasıdır. Ancak, t-2 döneminde bu değişkenler finansal başarısızlığın tahmininde yetersiz bulunmuştur ve bu dönemde güvenilir bir model elde edilmesi için başka değişkenler (özellikle piyasa değişkenleri) ile bir kombinasyon yapılmıştır. Makroekonomik büyüklüklerin finansal başarısızlığın saptanmasında önemli bir rol oynadığı bulunmuştur. Fakat veri setindeki çoklu doğrusal bağlantı sorunu (korelasyon ve kısmi korelasyona göre) nedeniyle modellerin çoğunda yer almamıştır. Aslında, yalnızca GSYH t-1 döneminde bir modelde yer almıştır. Bu modeldeki diğer değişkenler piyasaya dayalı olmak üzere, piyasa değişkenlere karşı GSYH'in finansal başarısızlık riski ile pozitif ilişkide olduğu saptanmıştır. Bu durum, makroekonomik şokların ve para politikasının imalat sanayi sektörü üzerindeki muhtemel etkilerine bağlanmıştır. Ayrıca, çapraz dizayn modellerin tahmin gücü zayıf bulunmuştur.



Anahtar Kelimeler: Finansal başarısızlık, muhasebe verileri (finansal oranlar),makroekonomik büyüklükler, piyasa değişkenleri, Genelleştirilmiş Lineer Modeller (lojistik regresyon)

Abstract:
The study set out to develop financial distress prediction models based on various combinations of three types of predictor variables namely: Accounting variables (financial ratios), macroeconomic indicators and market variables. Models solely based on accounting variables and on market variables also were developed. In actual fact, the study considered five types of models with one year and two years prior to the financial distress (t-1 and t-2) and also crossover design models were implemented. The study employed one type of Generalized Linear Models known as logistic regression since it is appropriate for binary response variables such as financial status (distressed or non-distressed). Apart from macroeconomic indicators of the Turkish economy which are standard, data used was obtained from companies in the manufacturing industry listed on Istanbul Stock Exchange (Borsa Istanbul). The study covered data spanning from 2009 to 2013.  

Main findings of the study are as follows: Accounting variables yielded the best prediction model at t-1, suggesting that they are sufficient to predict financial distress at this time lag. Nonetheless, their explanatory power decreases at t-2 implying that they need to be combined with other variables (especially market variables) to get reliable predictions. Macroeconomic variables have relatively good explanatory power, but because of the existence of multicollinearity (considering pairwise and partial correlations) in the sample data, most of these variables could not enter the models. In fact, only one macroeconomic variable (GDP) could enter one of the models (i.e. combined with market variables) at t-1. However, it was found that unlike market variables, GDP is positively related with the probability of financial distress. This finding was explained by the possible effects of macroeconomic shocks and monetary policy in the sector. Finally, crossover designs could not yield better models.



Key words: Financial distress, accounting variables (financial ratios), macroeconomic indicators, market variables, Generalized Linear Models (logistic regression).