Finansal sıkıntı göstergesi olan finansal oranların tespiti: Borsa İstanbul'da sektörler üzerine bir araştırma
Determination of financial ratios which are indicators of financial distress: A research on sectors in the Borsa iİstanbul
Yazar: ENSAR AĞIRMAN
Danışman: PROF. DR. M. SUPHİ ORHAN
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Maliye = Finance ; İşletme = Business Administration
Dizin: Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Finansal oranlar = Financial rates ; Finansal sorunlar = Financial problems ; Finansal sıkıntı = Financial distress ; Sektörel analiz = Sectoral analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İMKB = İstanbul Stock Exchange

Özet:
Ülke ekonomilerinin büyümesi, kalkınması ve gelişmesinde önemli bir role sahip olan işletmelerin başarısızlığa uğramaları sosyo-ekonomik birçok soruna neden olduğu gibi işletme ile ilgili çıkar gruplarını oluşturan kreditörler, yatırımcılar ve düzenleyici kurumların da bu durumdan olumsuz olarak etkilenmelerine neden olmaktadır. Ortaya çıkan bu olumsuz etkilerin önlenebilmesi adına muhasebe, finans, yönetim, ekonometri ve istatistik alanlarında birçok çalışma gerçekleştirilmiş olup bilim insanlarının bu yöndeki araştırmaları yoğun bir şekilde sürmektedir. 
Bu araştırmaların odak noktalarından birini ise finansal sıkıntı oluşturmaktadır. İşletmelerin mali yükümlülüklerini karşılayamamaları olarak ifade edilen kavram birçok işletmeninin yaşadığı en temel sorunlar arasında yer almaktadır. Bu nedenle finansal sıkıntının durumunun mümkün olan en kısa sürede tespiti ve gerekli önlemlerin alınması firmaların varlıklarını sürdürebilmeleri adına hayati önem taşımaktadır. 
Bu çalışmanın amacını firmaların karşılaşabilecekleri finansal sıkıntı durumunun, sektörel bazda göstergesi olan finansal rasyoların tespit edilmesi oluşturmaktadır. Sektörlere özgü var olan yapısal farklıklar sektörel ayrımın yapılmasını gerekli kılmaktadır. Bu nedenle uygulama Kamu Aydınlatma Platformunun oluşturduğu sektör ayrımı doğrultusunda gerçekleştirilmiştir. Uygulamaya konu olan veri setini Borsa İstanbul'da mevcut durum itibariyle başarılı olan işletmeler ile zaman içerisinde kottan çıkarılan işletmeler oluşturmaktadır. Borsa İstanbul'da 7 ana ve toplamda 14 alt sektörde yer alan başarılı ve başarısız firmaların finansal tablo verilerinden elde edilen oranlar Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. 
Analiz sonuçları doğrultusunda her bir sektör için en etkin ilk 10 finansal sıkıntı göstergesi etkinlikleri oranında sıralanmıştır. Finansal rasyoların farklı sektörlerde farklı önem sırasında finansal sıkıntı göstergeleri olarak tespit edildiği uygulama sonuçları her bir sektörün özellikleri, sektör üzerine yayınlanan raporlar ve gerçekleştirilen araştırmalar doğrultusunda yorumlanmaya çalışılmıştır. 



Anahtar Kelimeler: Finansal Sıkıntı, Finansal Rasyolar, Borsa İstanbul, Yapay Sinir Ağları

Abstract:
Businesses have a significant role in the growth and development of an economy, so business failures cause not only many socio-economic problems within the community but also decimate the benefits of business-related interest groups such as creditors, investors and regulators. Many studies have been conducted especially in the field of accounting, finance, management, econometrics, and statistics by researchers to prevent the emergence of this kind of damaging situations and create an early detection system.
One of the focuses of these researches is comprised by financial distress which is expressed as a condition where a company cannot meet or has difficulty paying off its financial obligations to its creditors. Since it is one of the basic problem of many business, the determination of the financial distress situation and taking necessary actions as soon as possible are vital for companies to survive.
In this regard, the purpose of this paper is identification of the ratios which are indicators of financial distress of companies traded in the Istanbul Stock Exchange on a sectoral basis. Structural differences within different sectors make it necessary to distinct sectors. Therefore, the artificial neural network application was done according to Public Disclosure Platform's sectoral distinction. The data set is comprimised by financial ratios of the currently traded companies and delisted companies in the Borsa Istanbul. The financial ratios derived from those succesful and failed companies which were separeted into 7 major and in total 14 sub-sectors were analyzed using the method of Artificial Neural Networks.
According to analysis results the most effective 10 financial ratios are sorted with respect to their decisiveness for each sectors. Since different financial ratios are determined as financial distress indicators for different sectors, every list of the financial distress indicators are interpreted by using sectoral features, reports and conducted researches.



Keywords: Financial Distress, Financial Ratios, Borsa Istanbul, Artificial Neural Network