Borsadan çıkış nedenlerinin analizi ve çıkış tahmin modeli
Analysis of delistings reasons from stock exchange and a prediction model
Yazar: YASİN ERDEM ÇEVİK
Danışman: PROF. DR. AHMET AKSOY
Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Muhasebe Finansman Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Borsa = Stock exchange ; Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Hisse senetleri = Stocks ; Pazarlardan çıkarılma = Involuntary delisting ; İşlem sırası kapanma = Delisted ; İşletme başarısızlıkları = Business failures

Özet:
İşleme kapanma, hisse senedinin borsa pazarlarından çıkması ya da çıkarılması olarak tanımlanabilir. Çalışmanın amacı, işleme kapanma nedenlerini ve ekonomik sonuçlarını Borsa İstanbul ölçeğinde ortaya koymak ve işleme kapanmaların tahmininde kullanılacak bir model geliştirmektir. Bu amaca yönelik olarak, öncelikle işlem sırası kapanan şirketlerin finansal durumları, performansları ve firma değerindeki değişimleri incelenmiştir. Zorunlu işleme kapanmaya konu olan şirketlerin likiditeleri zayıf, karlılıkları az, çalışma etkinlikleri ise düşüktür. Finansmanlarında ağırlıklı olarak borç kullanılmış olup, borç ödeme gücü ve mali yapı oranları anlamlı bir şekilde farklılaşmıştır. Diğer taraftan birleşmeye ve gönüllü işleme kapanmaya konu olan şirketlerin finansal durum ve performanslarının, işlem gören firmalardan pek de farklı olmadığı görülmüştür. Zorunlu olarak işlem sırası kapanan şirketlerden oluşan portföyün getirisinin, şirketlerin işlem sırası kapanmadan 45 gün önce istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde BİST-100'den farklılaşmaya başladığı görülmektedir. "Gönüllü" ve "Birleşme" portföylerine yapılan istatistiksel testlerde herhangi bir olay penceresinde anlamlı bir bulguya rastlanmamıştır. Portföylere ait getirilerin BİST-100'den farklılaşmadığı görülmektedir. Son olarak, Borsa İstanbul'daki işleme kapanmaların tahmininde kullanılacak bir model geliştirilmiş ve tahmin gücü test edilmiştir. Lojistik modelde yer alacak değişkenlerin belirlenmesinde korelasyon katsayıları ile birlikte değişkenlerin boyutları ve literatürdeki kullanım sayıları da dikkate alınmıştır. 22 finansal oran arasından yapılan seçim işlemi sonunda, 11 finansal oran bağımsız değişken olarak modele eklenmiştir. Model sonuçlarının beklentilerle ve literatürle uyumlu olduğu görülmüştür. En uygun kesme değeri olan 0,5'e göre model, gözlemlerin %83'ünü doğru bir şekilde sınıflandırmıştır. Elde edilen bulgular, işleme kapanmaların tahmininde erken uyarı modellerinden yararlanabileceğini ortaya koymaktadır.

Abstract:
Delisting can be defined as the removal of a listed company from a stock Exchange. The aim of the study is to reveal the reasons and economic consequences of delisting, and to develop an early warning sign for predicting the probability of involuntary delisting from the Borsa Istanbul. For this purpose, firstly, the changes in delisted firms' financial statements, performances and value were examined. Involuntary delisted firms have poor liquidity, low profitability, and weak operating efficiency. As their debt was predominantly used for financing, debt solvency and financial structure ratios differed significantly. On the other hand, the financial status and performances of companies - that were subject to merger or voluntary delisting -  didn't differ much from the listed firms. It was seen that the return on portfolio of the involuntary delisted companies, started statistically and significantly to differ from BIST-100, 45 days prior to the delisting. In statistical tests performed on the "Voluntary" and "Merger" portfolios, no significant finding was found in any event window.  It seems that the returns on portfolios were not different from BIST-100. Finally, a model to be used for predicting delisting firms from the Borsa Istanbul was developed and the predictive power of that delisting prediction model was tested. While determining the variables to be included in the logistic model, in addiiton to correlation coefficients, the dimensions of the variables and the number of uses in the literature are also taken into account. At the end of the selection process among 22 financial ratios, 11 financial ratios are used in the model as independent variables. Model results are found to be compatible with expectations and literature. According to the most appropriate cut-off value of 0.50, the model correctly classifies 83% of the observations. The findings reveal that early warning models can be used for predicting delisting.