Firma Finansal Başarısızlık Öngörüsü İçin Bir Lojistik Regresyon Modeli

Abstract

Firmaların finansal başarısızlık risklerinin mümkün olduğunca erkenden öngörülebilmesi, bu riskin azaltılması veya tamamen ortadan kaldırılabilmesi için hayati öneme sahiptir. Böylece hem firmanın kendisinin hem de paydaşlarının karar ve davranışları çok daha rasyonel olabilecektir. Finansal başarısızlık öngörüsü için yapılan çalışmalarda birçok göstergenin yanı sıra finansal oranlar da önemli yer tutmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul Sınai Endeksinde faaliyet gösteren firmaların finansal başarısızlıklarının göstergesi olabilecek oranları belirlemek ve bu oranlar yardımıyla başarısızlığı öngörebilmek için çeşitli lojistik regresyon modelleri geliştirmektir. Bu amaçla çalışmada Borsa İstanbul Sınai Endeksinde faaliyet gösteren toplam 143 firmanın 2013-2016 yılları arası finansal oranlarına dair veriler kullanılmıştır. Analizler sonucunda, finansal başarısızlığın 2 veya 3 yıl önceden tahmin edilmesi için sadece finansal oranların yeterli olamayacağı ortaya çıkmıştır. Bunun aksine finansal başarısızlık 1 yıl önceden yüksek isabetle öngörülebilmektedir. Bu amaçla geliştirilen lojistik regresyon modelinde cari oran, dönen varlık devir hızı, esas faaliyet kar marjı ve öz sermaye karlılığı anlamlı bulunan açıklayıcı değişkenlerdir.

The ability of firms to forecast the risks of financial failure as early as possible has vital important to reduce or eliminate this risk. Thus, both the company itself and its stakeholders' decisions and behaviors may be much more rational. In addition to other indicators in financial failure forecasting studies, financial ratios are also widely used. The aim of this study is to develop various logistic regression models in order to determine the rates that can be indicative of the financial failures of firms operating in the Stock Exchange Istanbul Industrial Index and to predict failure with the help of these ratios. For this purpose, data on the financial ratios of 143 firms operating in the Stock Exchange Istanbul Industrial Index for 2013-2016 were used As a result of the analyzes, only financial ratios could not be enough to predict the financial failure 2 or 3 years before. On the contrary, financial failure can be predicted with high accuracy one year in advance. In the logistic regression model developed for this purpose, the current ratio, current asset turnover rate, operating profit margin and return on equity ratios were significant explanatory variables.