İMKB ’ye  KOTE ŞİRKETLERİN  FİNANSAL GÖSTERGELER VE KÂRLILIK

FAKTÖRLERİNE  GÖRE  DERECELENDİRİLMESİ

 

Yrd.Doç.Dr. A.Hakan ÇERMİKLİ , Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F., İktisat  Bölümü.

Öğr.Gör.Dr. Ayşe KAZAN , Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F., Ekonometri Bölümü.

Araş.Gör. Murat ATAN , Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F., Ekonometri Bölümü.

 

 

Anahtar Kelimeler : Finansal Yapı , Kârlılık , Mali Yapı , Finans Derecelendirme , Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Faktör Analizi.

 

 

I. GİRİŞ

 

Ekonominin faaliyet alanı içinde yer alan finansal sektör, fon arz edenlerle fon talep edenler arasındaki ilişkiyi düzenler. Bu düzenleme için finansal sektörün elinde bazı araçlar bulunmaktadır. Hisse senedi piyasaları bu araçlardan bir tanesidir. Bu piyasanın fon arz ve talebini iyi şekilde yerine getirebilmesi  söz konusu piyasanın gelişmişlik düzeyine bağlıdır. Uluslararası Finans kurumu ( IFC ), gelişmekte olan ülkelerdeki hisse senedi piyasalarının işlem hacminin düşük ( alıcı / satıcı sayısı az ), firmalarla ilgili bilgilerin sınırlı olduğunu kabul eder. Diğer bir ifade ile bu tip piyasalar, derin ve geniş olmayan piyasalardır. Yani alım/satım emirleri göreli olarak düşük, arz talep dengesizliklerinin meydana gelebildiği ve bu dengesizliklere rağmen yeni emirlerin istenildiği kadar ortaya çıkmadığı piyasalara dar piyasa denilmektedir. Buna karşın gelişmiş bir piyasa;  piyasa fiyatının altında ve üstünde henüz yerine getirilmemiş birçok emrin olmasını, gerek piyasa fiyatından gerek piyasa fiyatından farklı belli bir hacimde alım/satım emirlerinin gelmesini gerektirir. Piyasaların bunu gerçekleştirmesi yada gelişmiş bir piyasa haline gelebilmesi ise, piyasanın sahip olduğu alt yapının yanı sıra doğru bilgi akışının olmasını gerekli kılar.

 

              Hisse senedi piyasaları, firmaların ihtiyaç duydukları dışsal kaynakları sağladıkları yerlerdir. Firmalar, bu piyasalarda fon talep eden kesimi oluştururlar. Buna karşın fon arz eden kesim, hem fonu arz eden açısından hem de fon arzının biçimi açısından bazı farklılıklar taşır. Fon arzının temel kaynağı, ekonomideki tasarruflardır. Tasarruflar ise özel ve kamu tasarrufları olmak üzere iki kısma ayrılır. Özel tasarruflar ; para, mevduat, tahvil, hisse senedi, sigortalar, emekli sandıkları, taşınmaz mallar ve altın gibi araçlar içinde yer alır. Dolayısıyla tasarrufların hangi araca yöneleceği sözkonusu araçların güvenilirliğinin yanı sıra getirilerine bağlı olarak da değişir.

         Hisse senetleri, diğer tasarruf araçlarından farklı olarak riskli ve değişken getirilere sahiptirler. Bu açıdan tasarruf sahibi için hisse senetlerinin risklilik ve karlılık durumlarının bilinmesi bu piyasaya yeni kaynakların çekilmesi açısından önemli olmaktadır. Bu ise temelinde , fon arz eden kesimin ne kadar bilgiye sahip olduğunun ve sahip olduğu bilginin ne kadar doğru olduğunun önemini ortaya çıkarır. Bilginin, daha önemlisi doğru bilginin bu kadar önemli olduğu hisse senedi piyasalarında gerçek fiyatların belirlenmesi literatürde birçok incelemeye konu olmuştur. Bireysel ve kurumsal yatırımcılar açısından temel amaç kısa ve uzun dönemde kar maksimizasyonu olduğundan, sahip oldukları yada yatırım yapmak istedikleri senetlerin fiyatları ve bu fiyatlardaki dalgalanmaların tespiti büyük önem taşır. Bu ise yeterli bilginin olup olmamasına bağlı olacaktır. Bu açıdan fon arz edenlerin bilgilendirilmesini sağlayacak yaklaşımlardan biri de firmaların derecelendirilmesidir. Firma derecelendirilmesinde kullanılan birçok yöntem ve kriter bulunmaktadır. Bu çalışmada çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinden biri olan faktör analizi yöntemi kullanılarak, firmalar ; karlılık, mali yapı , finansal kaldıraç ve yardımcı değişken faktörlerine göre derecelendirilmiştir.

 

II. ÇOK DEĞİSKENLİ ANALİZ YÖNTEMİ İLE FİRMA  DERECELENDİRİLMESİ

 

Bir araştırmada, çalışmaya konu olan bütün değişkenlerin aynı anda bir bütün olarak ele alınıp incelendiği analize , çok değişkenli analiz denilmektedir. Çok değişkenli analiz yöntemlerinden biri olan faktör analizi yönteminde ; birbirine bağımlı ölçülebilir değişkenler arasındaki ilişki incelenerek çok değişkenli sistemin işleyişi hakkında daha detaylı bilgi edinilir. Yani faktör analizi, aralarında ilişki olduğu bilinen değişkenlerden meydana gelen çok boyutlu bir sistemde değişken ilişkilerini daha az sayıda hipotetik değişkenle açıklamak amacına yöneliktir. ( CHILD, D., 1972 : 10 )

 

İstatistik biliminde değişkenler arasındaki ilişki  kovaryans veya korelasyonların incelenmesi ile yapılır. Faktör analizi yöntemi ; kovaryans veya korelasyon matrisinin analizini yaparak değişkenler arasındaki ilişkiyi daha az sayıdaki faktörlerle açıklamaya çalışmaktadır. Faktörler ise , araştırmacı tarafından gözlenemeyen, sistemin temelinde bulunan ve gözlenebilen değişkenlerin doğrusal kombinasyonları ile oluşan hipotetik değişkenlerdir ( MUELLER, C.W.J., 1979 : 50 - 55 )  Değişkenler arasında meydana gelen kümelenmelere bağlı olarak faktör sayıları da artar veya azalır. Eğer bir küme içindeki korelasyonlar fazla ise o kümeyi tek bir faktör temsil eder. Daha sonra ikinci küme ile ilgili ikinci faktör oluşur ve bu süreç bu şekilde devam eder.

 

Çalışmada İMKB ’ye  kote olan 179 firma alınmıştır. ( www.analiz.com.tr ) Bu 179 firma çeşitli mali göstergeler yoluyla karşılaştırılarak firmaların derecelendirilmesine ilişkin ana kriterler belirlenmeye çalışılmıştır. Analizde firmaların 2000 yılı  9. ay bilançolarına ait rasyolar kullanılmıştır. Analizin başlangıcında  Yardımcı Değişkenler, Finansal Kaldıraç Rasyoları, Likidite Rasyoları, Mali Yapı Rasyoları, Faaliyet Rasyoları, Kârlılık Rasyoları ve son olarak Büyüme Rasyoları olmak üzere yedi boyut altında 61 rasyo ile analize başlanmıştır. Bu 61 rasyo ile yapılan ilk çalışmada rasyolar arası korelasyonlara bakılarak değişken sayısı 35 ’e boyut sayısı ise yardımcı değişkenler , finansal kaldıraç rasyoları, kârlılık ve mali yapı rasyoları olmak üzere dörde indirgenmiştir. Üçüncü aşamada bu 35 değişken kullanılmıştır. Sonuçta çalışmada kullanılan değişken sayısı 18 indirgenmiş boyut sayısı da aynı kalmıştır ve çalışma bu rasyolarla yapılmıştır.

   

III. MODELİN ÇÖZÜMLENMESİ

 

179 firmaya ait 18 rasyo dört boyut altında incelenmiştir. Kullanılan rasyolar aşağıda verilmiştir.

 

Yardımcı  Değişkenler

 

 NIS                : Net İşletme Sermayesi

 LA                  : Likit  Aktifler

 DS                  : Devamlı  Sermaye

 FVOK            : Faiz ve Vergi  Öncesi  Kâr

 

Finansal  Kaldıraç  Rasyoları

 

BATO             :  Borç - Aktifler Oranı

KVBATO       :  Kısa Vadeli Borçlar – Aktifler Oranı

UVBATO        :  Uzun Vadeli Borçlar – Aktifler Oranı

FBATO           :  Finansal Borçlar – Aktifler Oranı

 

Kârlılık Rasyoları

 

ATKM            : Aktif Kâr Marjı

BKM              : Brüt Kâr Marjı

NKM              : Net Kâr Marjı

EFKM                        : Esas Faaliyet Kâr Marjı  

FLKM                        : Faaliyet Kâr Marjı

Mali  Yapı  Rasyoları

 

MDVOZS       : Maddi Duran Varlıklar – Öz Sermaye Oranı

DRVOZS        : Duran Varlıklar – Öz Sermaye Oranı

DRVDS          : Duran Varlıklar – Devamlı Öz Sermaye Oranı

FDRVDS        : Finansal Duran Varlıklar- Devamlı Sermaye Oranı

 

 

Yukarıda tanımlanan bu onsekiz değişken kullanılarak uygun faktörlerin oluşturulması için ilk olarak bu değişkenler arası korelasyonlara bakılmıştır. Eğer değişkenler arasında zayıf bir korelasyon varsa ortak faktörlerin olması ihtimali zayıftır. Hesaplanan korelasyon matrisleri aşağıdaki  tablolarda   verilmiştir.

 

Tablo 1 : Yardımcı Değerlere  Ait  Korelasyon Değerleri

 

 

NIS

LS

DS

FVOK

NIS

1

 

 

 

LA

0.837

1

 

 

DS

0.859

0.725

1

 

FVOK

0.878

0.887

0.777

1

 

Tablo 2 : Finansal Kaldıraç Rasyolarına  Ait  Korelasyon Değerleri

 

 

BATO

KUBATO

UVBATO

FBATO

BATO

1

 

 

 

KUBATO

0.821

1

 

 

UVBATO

0.619

0.061

1

 

FBATO

0.828

0.608

0.612

1

 

Tablo 3 : Karlılık Rasyolarına  Ait  Korelasyon Değerleri

 

 

ATKM

BKM

NKM

EFKM

FLKM

FVOKM

ATKM

1

 

 

 

 

 

BKM

0.558

1

 

 

 

 

NKM

0.818

0.501

1

 

 

 

EFKM

0.698

0.852

0.666

1

 

 

FLKM

0.850

0.520

0.948

0.650

1

 

FVOKM

0.798

0.756

0.827

0.894

0.821

1

 

Tablo 4 : Mali Yapı Rasyolarına  Ait  Korelasyon Değerleri

 

 

MDRVOZS

DRVOZS

DRVDS

FDRVDS

MDRVOS

1

 

 

 

DRVOZS

0.848

1

 

 

DRVDS

0.337

0.301

1

 

FDRVDS

0.162

0.489

0.200

1

İlk üç tablodan da görüldüğü gibi değişkenler arası korelasyonlar genelde yüksek çıkmıştır. Dördüncü tabloda ise korelasyon katsayıları oldukça düşük çıkmıştır. Çalışmada korelasyon değeri 0.5 ’in üzerinde olan değerler alınmıştır.

 

Faktör analizi varsayımlarından biri de ; analizde kullanılan değişkenlerin normal dağılıma sahip olmasıdır. Bu çalışmada kullanılan veriler , firmalara ait rasyolardır. Bu rasyoların normal dağılıma yakın bir dağılım gösterip göstermediğini sınamak için Bartlett testi kullanılmış ve normallik varsayımının sağlandığı görülmüştür.  Örneklem büyüklüğünün yeterliliğini test etmek içinde Kaiser-Meyer-Olkin ( KMO ) testi yapılmıştır. KMO katsayısı 0.7 bulunmuştur. Bu değer KMO ölçütüne göre “iyi” olarak değerlendirilebilir. ( AKGÜL, A., 1997 : 581 )

 

Analizde kullanılan değişkenlerin boyut ölçme niteliklerini belirlemek amacıyla değişkenler, faktör analizine tabi tutulmuşlardır. Analizde temel bileşenler yöntemi kullanılmıştır. Bu aşamada tüm değişkenler için özdeğer ve özvektör değerleri hesaplanmıştır. Özdeğer değeri birden büyük olan değişkenler, faktör olarak adlandırılmaktadır. Her faktör tarafından açıklanan toplam varyans  Tablo 5 ’de verilmiştir.

 

Tablo 5 : Toplam Varyansı Açıklama Gücü Sonuçları

 

Faktör

Özdeğer

Varyans

Toplam Varyans

1

6.515

36.181

36.181

2

3.480

19.331

55.512

3

2.311

12.837

68.349

4

1.545

8.583

76.932

5

1.186

6.591

83.524

6

0.882

4.901

88.425

7

0.586

3.258

91.683

8

0.388

2.157

93.840

9

0.303

1.684

95.524

10

0.199

1.105

96.630

11

0.156

0.866

97.495

12

0.128

0.711

98.206

13

0.110

0.613

98.819

14

0.094

0.526

99.345

15

0.057

0.320

99.665

16

0.051

0.287

99.952

17

0.008

4.8E-02

100.

18

1.62E-08

9.3E-02

100.

İlk beş faktörün 1’den büyük özdeğeri vardır. Varyans sütununda bu faktörlerin açıkladığı varyans yüzdesi verilmiştir. Tablodan da görüleceği gibi birinci faktör toplam varyansın % 36.1812 ’sini,  ikinci faktör % 19.331’ini , üçüncü faktör %12.837 ’sini dördüncü faktör % 8.583 ’ünü ve beşinci faktörde % 6.591 ’ini açıklamaktadır. Toplam varyans sütununda özdeğeri 1 ’den büyük olan beş faktörün tamamının açıkladığı birikimli varyansın % 83.524 olduğu görülmektedir. Geriye kalan % 17 ’lik kısım diğer faktörler tarafından açıklanmaktadır. Değişkenlerin hangi faktörler etrafında yoğunlaştığını belirlemek amacıyla Varimax yöntemi kullanılarak Döndürülmüş Bileşen Matrisi ( Rotated Component Matrix ) hesaplanmıştır. Sonuçlar Tablo 6 ’ da verilmiştir.

 

Tablo 6 :  Döndürülmüş Bileşen Matrisi

 

 

FAKTÖR  1

FAKTÖR  2

FAKTÖR  3

FAKTÖR  4

FAKTÖR  5

NIS

-1.37E-02

0.957

-2.48E-02

-0.0211

-3.84E-02

LA

3.25E-02

0.925

-2.57E-02

-0.0247

4.86E-02

DS

2.34E-02

0.869

2.04E-02

-9.73E-03

-8.62E-02

FVOK

7.30E-03

0.950

-3.21E-02

-1.70E-02

2.28E-02

 

 

 

 

 

 

BATO

-0.305

-1.23E-03

0.622

8.25E-02

0.679

KVBATO

-0.285

-1.82E-02

0.136

4.60E-02

0.898

UVBATO

-0.142

2.29E-02

0.903

8.10E-02

-4.76E-02

FBATO

-0.217

-6.70E-02

0.702

7.5E-02

0.520

 

 

 

 

 

 

MDRVOZS

-0.119

-1.37E-02

-0.117

0.826

0.284

DRVOZS

-0.221

-1.58E-02

-0.117

0.942

0.176

DRVDS

0.112

8.10E-03

0.105

0.599

-0.409

FDRVDS

5.28E-02

-4.89E-02

0.265

0.582

-0.150

 

 

 

 

 

 

ATKM

0.679

0.119

-0.477

3.12E-02

-0.383

BKM

0.896

-5.97E-02

5.95E-02

-9.14E-02

-7.15E-02

NKM

0.686

3.82E-02

-0.601

4.84E-02

-0.192

EFKM

0.931

3.30E-02

-9.6E-02

-0.178

0.115

FLKM

0.684

4.93E-02

-0.58

0.189

-0.262

FVOKM

0.916

9.02E-03

-0.256

-2.56E-02

-0.168

 

 

Faktörlerin belirlenmesinde büyük ağırlıkları olan değişkenler gruplanırken küçük ağırlıkları olan değişkenler ihmal edilir. Tablo 6 ’da verilen dönüştürülmüş bileşen matrisinde bu çalışmada kullanılan değişkenlerin hangi faktörler altında toplandıkları  gösterilmiştir. Matriste  0.5 ve üzeri değerler dikkate alınmış ve koyu renk ile yazılmıştır. Koyu renk ile yazılanlar, o faktör altında ağırlığı fazla olan dolayısıyla faktörü belirleyen değişkenlerdir. Tablodan da görüleceği gibi  NIS, LA, DS, FVOK değişkenlerinin ağırlıkları Faktör2 üzerinde toplanmıştır. BATO, KVBATO, UVBATO, FBATO değişkenlerinin ağırlıkları Faktör3 üzerinde, ATKM, BKM, NKM, EFKM, FLKM ve FVKM değişkenlerin ağırlıkları  Faktör1 üzerinde toplanmışlardır. MDRVOZS, DRVOZS, DRVDS, FDRVOS değişkenlerin ağırlıkları ise Faktör4 üzerindedir. Faktör1’i “ Kârlılık Ölçeği ” , Faktör2’yi “ Yardımcı Değişkenler Ölçeği ” , Faktör3’ü “ Finansal Kaldıraç Ölçeği ” ve son olarak Faktör4’ü “ Mali Yapı Ölçeği ” olarak isimlendirmek mümkündür.  Faktör5 değişkenler bakımından anlamlı olarak gruplandırılamadığı  için analiz dışında bırakılmıştır.

 

Döndürülmüş Bileşen Matrisinden yararlanılarak faktörlere ait denklemler yazılabilir. Her bir faktör kendi altında    yoğunlaşan  değişkenler ile ilişkilendirilir. Matriste pozitif ve 0.5 ’den büyük katsayılara sahip olan değişkenler, faktörler ile yakın ilişki içinde olan değişkenlerdir. Söz konusu katsayılara her faktöre verilen ağırlığı göstermeleri bakımından faktör ağırlıkları denmektedir. ( ÖZDAMAR , K., 1999 : 236 )

 

Matristen yararlanılarak oluşturulan faktör denklemleri aşağıda verilmiştir.

 

Kârlılık ölçeği  =  F1

 

F1 = 0.679ATKM+ 0.896 BKM + 0.686NKM + 0.931EFKM + 0.684 FLKM + 0.976 FVOK

 

Yardımcı  Değişkenler  Ölçeği  = F2

 

F2  = 0.957 NIS + 0.925LA + 0.896 DS + 0.950 FVOK

 

Finansal  Kaldıraç Ölçeği  =  F3

 

F3 = 0.622 BATO + 0.136 KUBATO + 0.903 UVBATO + 0.702 FBATO

 

Mali Yapı Ölçeği  = F4 

 

 F4 = 0.826 MDRVOZS + 0.912 DRVOZS + 0.599DRVDS + 0.582 FDRVDS

 

 

Bu faktör denklemleri kullanılarak her bir firma için faktör skorları hesaplanmıştır. Hesaplanan faktör skorları  Kârlılık, Yardımcı Değişkenler, Finansal Kaldıraç ve Mali Yapı sonuçları toplu olarak Tablo7 ‘de verilmiştir. Firmalar en büyük skora sahip olandan en küçük skora sahip olan firmaya göre sıralanmışlardır.

 

 

 

 

 

Tablo 7 : Firmaların Faktörlere Göre Derecelendirilmesi

 

ŞİRKETLER

Kârlılık

Skor

Yar. Deg.

Skor

 Mali Yapı

Skor

Finansal K.

Skor

ABANA   ELEKTROMEKANİK

 

 

 

 

 

 

 

 

ADANA  ÇİMENTO

69

0.2812

 

 

27

0.1913

 

 

ADBGR  

70

0.2812

 

 

28

0.1913

 

 

ADEL  KALEMCİLİK

8

1.3688

 

 

 

 

 

 

ADNAC  

71

0.2812

 

 

29

0.1913

 

 

ANADOLU EFES BİRACILIK  

6

1.4785

12

0.1420

13

0.5858

11

1.0558

AFYON   ÇİMENTO

82

0.1216

 

 

 

 

 

 

ANADOLU GIDA  

67

0.2879

 

 

 

 

 

 

AKAL TEKSTİL

 

 

 

 

 

 

 

 

AKÇANSA ÇİMENTO

 

 

 

 

 

 

 

 

AKSU İPLİK DOKUMA  

 

 

 

 

 

 

 

 

AKSA  AKRİLİK KİMYA

89

0.0416

 

 

 

 

 

 

ALARKO CARRIER

57

0.3690

 

 

 

 

 

 

ALCATEL TELETAŞ

 

 

 

 

 

 

 

 

ALKIM  ALKALİ KİMYA

5

1.5053

 

 

20

0.3132

 

 

ALTINYILDIZ MENSUCAT  

36

0.5877

 

 

 

 

46

0.2065

ALTINYAĞ KOMBİNALARI A.Ş.  

 

 

 

 

40

0.0888

25

0.5729

ANADOLU CAM  

79

0.1437

 

 

 

 

 

 

ARAT  TEKSTİL

53

0.3815

 

 

4

3.0240

 

 

ARÇELİK

48

0.4401

2

4.7199

 

 

 

 

ARSAN  TEKSTİL

 

 

 

 

 

 

 

 

ASLAN  

 

 

 

 

 

 

 

 

ANADOLU İSUZU  

61

0.3154

 

 

 

 

 

 

ATEKS  

 

 

 

 

 

 

55

0.1259

AYGAZ  

 

 

 

 

 

 

 

 

BAĞFAŞ  

 

 

 

 

 

 

 

 

BAK AMBALAJ

 

 

 

 

 

 

 

 

BANVİT  

 

 

 

 

 

 

52

0.1525

BEKO   

59

0.3410

10

0.2329

 

 

 

 

BERDAN TEKSTİL  

 

 

 

 

26

0.2297

7

1.2649

BOSCH FREN SİSTEM.  

 

 

 

 

 

 

 

 

BISAŞ TEKSTİL

 

 

 

 

 

 

 

 

BOLU ÇİMENTO

 

 

 

 

 

 

 

 

BOSSA  TİCARET VE SANAYİ

91

0.0373

 

 

 

 

 

 

BRİSA  

72

0.2788

14

0.0385

 

 

 

 

BİRLİK MENSUCAT  

 

 

 

 

 

 

48

0.1734

BORUSAN BORU  

 

 

 

 

46

0.0399

 

 

BATI SÖKE ÇİMENTO  

 

 

 

 

 

 

 

 

BSPRO  

15

0.8823

8

0.8831

 

 

14

0.7711

BATI ÇİMENTO  

 

 

 

 

 

 

 

 

BURSA ÇİMENTO FAB.  

78

0.1461

 

 

50

0.0266

 

 

BURÇELİK

 

 

 

 

55

0.0051

19

0.6668

BUMERANG YATIRIM ORTAKLIĞI  

 

 

 

 

 

 

 

 

ÇBS BOYA KİMYA  

1

2.1580

 

 

10

0.6076

3

3.9396

ÇELEBİ HAVA SERVİSİ  

 

 

 

 

 

 

 

 

ÇEMTAŞ ÇELİK MAK.  

 

 

 

 

 

 

 

 

CEYLAN GİYİM 

49

0.4335

 

 

 

 

 

 

ÇIMSA ÇİMENTO SAN. 

33

0.6126

 

 

53

0.0111

 

 

ÇİMBETON  

 

 

 

 

 

 

 

 

ÇİMENTAŞ ÇİMENTO  

50

0.4185

 

 

23

0.2589

43

0.2782

CEYTAŞ MADENCİLİK TEKSTİL  

 

 

 

 

 

 

 

 

DARDANEL  

 

 

 

 

 

 

5

1.8023

DENİZLİ CAM  

68

0.2845

 

 

 

 

60

0.0891

DENTAS AMBALAJ  ve KAĞIT SANAYİ 

77

0.1563

 

 

 

 

 

 

DERİMOD KONF. 

 

 

 

 

 

 

 

 

DEVA  HOLDİNG

9

1.1457

 

 

34

0.1446

27

0.4976

DİTAŞ DOĞAN  

35

0.5902

 

 

 

 

36

0.3255

DMSAS  

 

 

 

 

21

0.2866

53

0.1466

DOĞAN BURDA RİZZOLİ DERGİ  

11

0.9889

 

 

 

 

 

 

DOĞUSAN BORU  

 

 

 

 

1

8.6410

 

 

DÖKTAŞ  

 

 

 

 

 

 

 

 

DURAN OFSET  

 

 

 

 

 

 

 

 

ECZACIBAŞI  İLAÇ

30

0.6505

 

 

45

0.0420

49

0.1630

ECZACIBAŞI YAPI  

56

0.3700

 

 

 

 

50

0.1610

EDİP İPLİK   

94

0.0149

 

 

48

0.0311

32

0.3676

EGE ENDÜSTRİ  

 

 

 

 

 

 

 

 

EGE GÜBRE SAN.  

 

 

 

 

 

 

 

 

EGE PROFİL  

25

0.7516

 

 

 

 

 

 

EGE SERAMİK  

44

0.4809

 

 

30

0.1740

42

0.2849

EMEK ELEKTRİK  

 

 

 

 

12

0.5887

39

0.3099

EMİNİŞ AMBALAJ  

73

0.2657

 

 

 

 

59

0.0952

EGEPLAST  

19

0.8098

 

 

 

 

24

0.5914

ERBOSAN BORU  

 

 

 

 

 

 

 

 

EREĞLİ DEMİR-ÇELİK  

34

0.5973

3

4.6264

41

0.0729

12

0.7744

ERSU  MEYVA VE GIDA

 

 

 

 

 

 

 

 

ESEM SPOR GİYİM  

20

0.8084

 

 

 

 

45

0.2080

FENIŞ ALUMİNYUM 

75

0.2319

 

 

 

 

 

 

F-M İZMİT MOTOR PİSTON  

 

 

 

 

 

 

 

 

FRİGO PAK 

 

 

 

 

54

0.0066