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