Hisse başına temettü üzerinde etkili olan faktörlerin panel veri ve genetik algoritma ile değerlendirlmesi: Borsa  İstanbul'da bir uygulama
Evaluation of factors affecting on dividend earnings using panel data and genetic algorithm:  An application in Istanbul Stock exchange
Yazar: IRAJ MOLAEİ GHOLENJİ
Danışman: PROF. DR. TURAN ÖNDEŞ
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Hisse senetleri = Stocks ; Kar dağıtım politikaları = Dividend policies ; Kar payı = Dividend ; Metal sektörü = Metal sector ; Panel veri modelleri = Panel data models ; İMKB = İstanbul Stock Exchange ; İşletmeler = Businesses

Özet:
Firmaların izlemeleri gereken temettü politikalarının belirlenmesine yönelik yapılan araştırmalar, finans literatüründe önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada, Borsa İstanbulda (BİST) işlem gören firmaların temettü dağıtım kararlarının üzerinde, kurumsal yatırımcılar, yoğun ortaklık, büyüme fırsatları, kaldıraç oranı, firma ölçeği ve serbest nakit akışı faktörlerin anlamlı etkinin olup olmadığı test edilmiştir. Araştırmanın amacına uygun olarak, 2006-2012 yılları arasında 7 yıl boyunca BIST'te süreklilik göstererek kote olmuş, 70 şirket (7 sektör her biri 10 şirketten oluşan) ve BİST de faaliyet gösteren şirketlere bir panel veri seti ve Genetik Algoritma (GA) ile analiz edilmektedir. Sonuçlara göre, medya sektöründe sadece kaldıraç oranı, kimya sektörde kurumsal Yatırımlar, yoğun ortaklik, serbest nakit akışı ve kaldıraç oranı, Toprak sektörde Büyüme Fırsatları, Metal Ana sektörde kurumsal Yatırımlar, Metal Eşyada Serbest nakit Akışı ve Büyüme Fırsatları ve son olarak Holding Sektörde kurumsal Yatırımlar ve yoğun ortaklık değişkenleri anlamlı olmuştur. GA sisteminde elde edilen sonuçlara göre, en güçlü model holding sektörüne aittir ve en zayıfı ise tekstil sektörüdür. Başka deyimle, holding sektöründe, bağımsız değişkenler hisse başı temettü değişkenını daha iyi açıklamaktadır ve tekstil sektöründe söz ettiğimiz değişkenler bağımlı değişkenin analizinde yetersiz kalmışlardır.

Abstract:
Studies carried out for the determination of the companies' dividend policy have an important place in the financial literature. In this study, significance of institutional investors, concentrated ownerships, growth opportunities, leverage ratio, firm size and free cash flows factors on dividends have been examined at companies accepted in Istanbul Exchange (BIST). In this regard, for seven years (2006-2012) seventy operating firms (seven industries that each industry includes 10 firms) which continuity quoted in BIST has been analyzed by panel data set combined Genetic Algorithm (GA). Due to the results, leverage ratio in Media industry, institutional investors, concentrated ownerships, free cash flows and leverage ratio, in mineral industry growth opportunities in chemical industry, intuitional investors in basic metals industry, free cash flows and growth opportunities in metal equipments and finally institutional investors and concentrated ownerships in holding industry were significant. According to the results obtained from GA, strongest model was holding industry and weakest one was textile. In other words, variables in the holding industry explained dividend policies better than other industries; also in textile industry, above variables have failed in the dependent variable analysis.