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.
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
BATO : Borç -
Aktifler Oranı
KVBATO : Kısa Vadeli Borçlar – Aktifler Oranı
UVBATO : Uzun Vadeli Borçlar – Aktifler Oranı
FBATO : Finansal Borçlar – Aktifler Oranı
ATKM : Aktif Kâr Marjı
BKM :
Brüt Kâr Marjı
NKM :
Net Kâr Marjı
EFKM :
Esas Faaliyet Kâr Marjı
FLKM :
Faaliyet Kâr Marjı
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 |