Kemal VATANSEVER Yrd.Doç.Dr.,Pamukkale Üniversitesi, Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu, Sermaye Piyasası Bölümü,

Transkript

1 Dumlupınr Ünverstes Sosyl Blmler Ders / Dumlupınr Unversty Journl of Socl Scences 4. Syı Temmuz 204 / Number 4 July 204 FİNANSAL BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ANALİZİNE DAYALI BİR Keml VATANSEVER Yrd.Doç.Dr.,Pmukkle Ünverstes, Uyulmlı Blmler Yüksekokulu, Sermye Pyssı Bölümü, kvtnsever@pu.edu.tr Snn AYDIN Öğr.Gör.,Dumlupınr Ünverstes, Küty Sosyl Blmler Meslek Yüksekokulu, snnydn08@otml.com ÖZET: İşletmelern bşrısı, ssedr ve çlışnlrı olduğu kdr devlet ve toplumu d ykındn llendren öneml br konudur. Fnnsl bşrısızlığın önörülmes de ynı çıkr ruplrı üzerndek etklernden dolyı önemldr. Gelecekte fnnsl nlmd bşrısız olcğı tmn edlen şletmelere yönelk buünden lınck tedbrlern, şletme bşrısı üzernde poztf etkler olcktır. Benzer şeklde ytırım krrlrının en doğru şeklde lınmsın yönelk de olumlu etkler olcktır. Bu doğrultud çlışmmızd Bors İstnbul d Gıd, İçk ve Tütün sektöründe flyette bulunn şletmelern 202 yılı ml tblolrındn elde edlen verlere dylı olrk fnnsl bşrısızlık önörüsünde bulunulmuştur. Çlışmd 43 fnnsl rsyo üzernde öncelkle yırm (dskrmnnt nlz uyulnmış ve fnnsl bşrısızlık önörüsü çn 5 sttstksel nlmlı fnnsl rsyo elde edlmştr. Sonrsınd bu rsyolr, çok krterl krr verme (ÇKKV yklşımlrındn ELECTRE TRI modelnde krter olrk kullnılrk, frmlr fnnsl bşrılı ve fnnsl bşrısız olrk sınıflndırılmıştır. Antr Kelmeler: Fnnsl Bşrısızlık Önörüsü, Ayırm Anlz, ELECTRE TRI Jel Kodu: C38, C53, G7 A RESEARCH BASED ON ANALYSIS OF MULTI-CRITERIA DECISION MAKING IN FINANCIAL FAILURE PREDICTION ABSTRACT: Success of busnesses s n mportnt mtter not only for te stkeolders nd employees of busnesses but lso for te stte nd te socety. Predcton of fnncl flure s lso mportnt due to ts effects on te sme nterest roups. Precutons tken tody for busnesses predcted to fce wt fnncl flure n te future wll ve postve effects on ter success. Smlrly, tey wll lso ve postve effects on mkn te most ccurte nvestment decsons. In ts respect, n ts study, fnncl flure predctons were mde upon te dt cqured from te 202 nnul fnncl sttements of Bors Istnbul s busnesses n food, drnk nd tobcco sector. In te study, frstly, dscrmnnt nlyss ws conducted on 43 fnncl rtos nd fve sttstclly snfcnt fnncl rtos were cqured for fnncl flure predcton. Subsequently, usn te rtos s crter n ELECTRE TRI model of mult-crter decson mkn (MCDM pproces, te frms were clssfed s fnnclly successful or unsuccessful. Key Words: Fnncl Flure Predcton, Dscrmnnt Anlyss, ELECTRE TRI Jel Clssfctons: C38, C53, G7. Grş Fnnsl tblolr şletmelere lşkn belrl br döneme t bller vermelernn ynınd eleceğe yönelk önörülerde bulunmd d br rç olrk ltertürde sıklıkl kullnılmktdır. Fnnsl tblolr rcılığıyl ypıln önörülerle elecekte frmnın östereceğ performns ornsl olrk tmn edleblr. Fnnsl nlmd bşrısız olcğı tmn edlen şletmelerde buünden lınck tedbrler le ssedrlr, çlışnlr, yönetcler, ytırımcılr vb. çıkr ruplrı korunbleceğ b kynklrın etkn kullnımı d sğlnblr. Fnnsl bşrısızlık; frm poltklrınd, lınn fnnsl krrlrd ve frmnın dğer lnlrınd oln bşrısızlıklrın sonucund orty çıkn edeflere ulşmm durumudur (Okk, 2009, s Fnnsl bşrısızlık fls etme, cze düşme olrk d tnımlnmktdır (Grtzer, 200, s. 2. Fnnsl bşrısızlık frm ç sebeplerle orty çıkbleceğ b küresel krzler, ülkeler rsı rekbet, ysl ve poltk sebeplere dylı dışsl fktörlern etks le de kendn östereblr. İşletmeler çn fnnsl bşrısızlığ neden oln fktörlern br kısmı kontrol edleblrken bzılrı se frmlrın kontroller dışı elşr. Fnnsl ypısı bozulmuş, yükümlülüklern yerne etrme ücü zyıflmış br şletmenn fnnsl durumunu üçlendrmek mcıyl; borçlrın vdesn uztmk, borçlrı konsolde etmek vey yenden ypılndırmk, lcklılrın nlşm sonucund lcklrının br bölümünden vzeçmeler, şletmelern sermye ypısının yenden düzenlenmes ve sermye ypısının üçlendrlmes, vrlıklrın yenden değerlenmes, mdd durn vrlıklrın stılrk uzun sürel olrk krlnmsı, ml durn vrlıklrın kısmen vey tümüyle pry çevrlmes, borçlrın menkul kıymet lne dönüştürülmes ve konkordto önerlmes b önlemlere bşvurulblr (Aküç, 998, s. 949 İşletmeler, sermye tyçlrını fnnsl kuruluşlrdn y d çeştl menkul kıymetler rcılığıyl çok syıd ytırımcıdn krşılmktdırlr. Gerek br şletmeye ytırım ypmış oln mevcut ytırımcılr, erekse ytırım ypmyı düşünen potnsyel ytırımcılr krrlrını verrken şletme le ll bllerden yrrlnmktdırlr. Bşrısızlığın doğru olrk tmn edlmes doğru ytırım krrlrının verlmesn sğlycktır. Fnnsl bşrısızlık tmn modeller yrdımıyl ytırımlrın uyun lnlr ve bşrılı şrketlere yönlendrlmes, fonlrın en y şeklde kullnımın neden olck ve ülke ekonoms çısındn d öneml yrrlr sğlycktır. Çlışmd fnnsl bşrısızlığın önörülmesnde yırm (dscrmnnt nlz ve ÇKKV yklşımlrındn ELECTRE TRI brlkte kullnılmıştır. Çlışm dört bölümden oluşmktdır. İknc bölümde fnnsl bşrısızlığın önörülmesne yönelk çlışmlrı çeren ltertür özet yer lmktdır. Üçüncü bölümde çlışmd kullnıln modeller çıklnmıştır. Dördüncü 63

2 FİNANSAL BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ANALİZİNE DAYALI BİR Keml VATANSEVER, Snn AYDIN bölümde çlışmnın bululrı ve çlışm sonucund elde edlen sonuçlr yer lmktdır. Son olrk d sonuç ve elecekte ypılck çlışmlr lşkn önerler yer lmktdır. 2. Ltertür Trmsı Ltertürde erek fnnsl bşrısızlığın önörülmesne yönelk ve erekse de fnnsl bşrısızlığın önörülmesnde kullnılck değşkenlern seçmne yönelk çok syıd çlışmnın yer ldığı örülmektedr. Fnnsl bşrısızlık tmn lnınd lk çlışmlrdn brs Altmn (968 ın yptığı çlışmdır. Altmn ın kullndığı Model Z Skor model olrk dlndırılmıştır. Çlışmd fnnsl bşrısızlık krter olrk fls kvrmı kullnılmıştır yılln rsınd, 33 fls etmş ve 33 fls etmemş üretm şletmes üzernde ypıln çlışm, 22 ornl bşlmış ve çlışmnın sonucund 5 değşkenl dskrmnnt model elde edlmştr. Bu modele öre, şletmeler flstn br yıl önces çn %95 ornınd doğru sınıflndırm ypılmıştır. Tp I t %6, Tp II t ornı se %3 olrk tespt edlmştr. İk yıl önces çn %83 ornınd doğru sınıflm ypılmıştır. Tp I t %28, Tp II t ornı se %6 olrk tespt edlmştr. Edmster (972 ypmış olduğu çlışmd küçük frmlr rsınd fls d çok rstlndığını belrterek, küçük frmlrın fnnsl bşrısızlığını ölçmek üzere br model elştrmştr. Modelde 42 bşrısız ve 562 bşrılı şrket çlışm kpsmın lınmıştır. Öneml örülen 9 det fnnsl orn bğımsız değşken olrk kullnılmıştır. Modeln yırt etme ücü %74 bulunmuştur. Modele öre z değer 0,530 ve d şğı se frm bşrısız, yüksekse bşrılı kbul edlmştr. Modeln üvenrlk ornı %93 bulunmuştur. Olson (980 fls önörüsü mcıyl Lostk Reresyon nlzn kullndığı çlışmsınd, flstn üç yıl öncesne kdr dlerek br fls tmn model oluşturulmuştur yılln rsındn seçtğ 05 fls etmş ve 2058 fls etmemş şletmenn verlerne lostk reresyon nlzn uyulmıştır. İflstn br yıl önces çn, flstn k yıl önces çn ve flstn br ve k yıl öncesn brleştrerek 9 frklı model elştrmştr. Modeller, sırsıyl % 96,2; % 95,55 ve % 92,84 ornınd bşrıyl tmnde bulunmuştur. Kesey ve Wtson (987 küçük ölçekl şletmelere yönelk fnnsl bşrısızlık önörüsü çn lostk reresyon modeln uyulmıştır yıllrı rsınd İnltere de 73 bşrısız ve 73 bşrısız olmyn küçük şletmeler üzernde ypıln çlışmd, fnnsl ornlrın bğımsız değşken olrk kullnılmsıyl %76,6 ornınd doğru sınıflndırm bşrısı elde edlrken, fnnsl olmyn bllern kullnımıyl doğru sınıflndırm bşrısı %75,3 olrk bulunmuştur. Fnnsl ornlrın ve fnnsl olmyn bllern brlkte kullnımıyl se doğru sınıflndırm ornı %82,2 olrk erçekleşmştr. Çlışmd fnnsl bşrısızlığın önörülmesnde fnnsl ornlrın ynı sır fnnsl olmyn krterlern de öz önünde bulundurulmsı önerlmektedr. Srt (998 yptığı çlışmd Jpon şrketlernn fnnsl bşrısızlık rskn ncelemştr. Çlışmd 6 tne fnnsl değşken kullnılmıştır. Seçlen değşkenler ver mdenclğ yöntem le nlz edlmş ve oluşturuln modeln doğru sınıflndırm bşrısı %86,4 olrk esplnmıştır. Hunter ve Iscenkov (999 Rusy ve İnltere şletmeler üzernde fnnsl bşrısızlığı br yıl önceden önöreblmek mcıyl lostk reresyon modeln kullnmışlrdır. Her k ülkeden de eşlemel örneklem teknğn kullnrk 40 şletme seçlmştr. Lostk reresyon modelyle elştrlen fonksyon Rusy şletmeler üzernde %95 ornınd doğru sınıflndırm bşrısı österrken, İnlz şrketler çn doğru sınıflndırm bşrısı %85 olrk bulunmuştur. Bu çlışmd şletmeler ruplr tmd; İnlz şletmeler çn krlılık östereler en öneml yırt edc değşken olrk bulunurken, Rusy şletmeler çn en y yırt edc değşken şletme büyüklüğü olrk bulunmuştur. Aty (200 yptığı çlışmd, şrket bşrısızlıklrının tmn çn br model oluşturmuştur. Modelde değşken olrk, 20 tne fnnsl rsyo kullnılmış ve bu değşkenler, ypy snr ğı yöntem le nlze tb tutmuştur. Modeln üç yıllık tmn dönemnde er br dönem çn doğru sınıflndırm orm %8 le %85 rsınd bulunmuştur. Foremn (2003 Amerk d letşm sektöründe flyette bulunn ve yıllrı rsınd fnnsl bşrısızlık yşyn 4 letşm frmsının fnnsl bşrısızlık önörüsünü 2 yıl önceden lostk reresyon nlzn kullnrk erçekleştrmştr. Çlışmnın ver setnde 4 det fnnsl bşrısızlık yşyn letşm frmsı bulunurken yne ynı sektörde flyette bulunn 63 şletmede örnekleme dl edlmştr. Kuruln model, toplm 77 şletmeden oluşn örneklem üzernde %97,4 doğru sınıflndırm bşrısı östermştr. Tsen ve Ln ( İnlz frmsı üzernde lostk reresyon nlzyle erçekleştrmş olduklrı fnnsl bşrısızlık önörü çlışmsınd %78 ornınd doğru sınıflndırm bşrısı elde etmşlerdr. Doğru rub tnmyn 7 şletmenn ll bşrısız olmyn şletmelerden oluşurken, 6 sı bşrısız şletmelerden oluşmktdır. Dolyısıyl bşrısız şletmelern doğru sınıflndırm bşrısı %8,25 olrk bulunurken, bşrısız olmyn şletmelern doğru sınıflndırm bşrısı %75,55 olrk bulunmuştur. Gepp ve Kumr (2008 yptıklrı çlışmd, şrket bşrısızlıklrının belrlenmesnde Cox, dskrmnnt nlz ve lostk reresyon nlz kullnmıştır. Bunun çn AMEX ve NYSE'de şlem ören üretm ve perkende şrketler örneklem olrk kullnılmıştır. Bu şrketlern fnnsl tblolrındn 27 tne fnnsl rsyo nlzde kullnılmıştır. Uyulnn üç yöntemn lk yıl çn doğru sınıflndırm ornı %96 olrk esplnmıştır. Lou (2008 yptığı çlışmd, fnnsl bşrısızlık le lel fnnsl tblolrın belrlenmesnde kullnıln modeller rsındk benzerlk ve frklılıklrı ncelemştr. Tyvn'd ypıln bu çlışmd, 52 değşken kullnılmıştır. Bu değşkenler, lostk reresyon, krr ğcı ve ypy snr ğı yöntemler le nlz edlmştr. Çlışmnın sonucund fnnsl tblo leler le fnnsl 64

3 Dumlupınr Ünverstes Sosyl Blmler Ders / Dumlupınr Unversty Journl of Socl Scences 4. Syı Temmuz 204 / Number 4 July 204 bşrısızlıklrın belrlenmesnde çok syıd değşkenn etks olduğu belrlenmştr. Lostk reresyon yöntemnn %99, ypy snr ğının %9, krr ğcı yöntemnn %95 doğru sınıflndırm ornlrınd sp olduğu esplnmıştır. Yn vd. (2009 Tyvn menkul kıymetler borssın kyıtlı şrketlern verlern çeştl nlz yöntemler le nlz ederek fnnsl bşrısızlık tmn model oluşturmuşlrdır. Anlzde ltı ruptn (ml yeterllk, krlılık, flyet etknlkler, fnnsl ypı ve nkt kım oluşn 24 rsyo kullnılrk yırm nlz ve lostk reresyon yöntemler le nlz edlmştr. Ypıln çlışmd oluşturuln fnnsl bşrısızlık tmn model, özellkle ekonomk resesyon dönemnde şrketlern rskn düşürdüğü, krlılığını rttırdığı belrlenmştr. Sle ve Abedn (2009 yptıklrı çlışmd, Trn Menkul Kıymetler Borssı'nd kyıtlı şrketlern fnnsl bşrısızlık rsknn belrlenmes çn fnnsl rsyolrın etksn rştırmışlrdır. Bunun çn çoklu reresyon yöntemn kullnmışlrdır. Oluşturuln modeln doğru sınıflndırm bşrısı %77 olrk esplnmıştır. Sor ve Jll (2009 Snpur şrketler çn fnnsl bşrısızlık rskn belrlemeye yönelk br model elştrmşlerdr. Çlışmd 64 tne fnnsl rsyo kullnılmıştır. Değşkenlern nlznde yırm nlz yöntem kullnılmıştır. Oluşturuln modeln doğru sınıflndırm ornı se %80 olrk esplnmıştır. Wu (200 yptığı çlışmd bşrısız ve bşrısız olmyn frmlrı yırmdn zyde frmlrın özellklern rştırn br yöntem önermektedr. Bu mc yönelk olrk, otomtk kümeleme teknkler (WEKA ver mdenclğ ve özellk seçm teknklern kullnmktdır. Bu çlışmd Tyvn dk 990 ve 2008 yıllrı rsındk 63 bşrısız frmnın (bnkcılık ve fnns sektörü rç, üçer ylık ml ornlrı kullnılmıştır. Cun vd. (200 yptıklrı çlışmd, çoklu yırm nlz le ypy snr ğı yöntemlern kullnmış ve Yen Zelend şrketlernn fnnsl bşrısızlık rsk çn tmn model oluşturmuşlrdır. Bunun çn şrketlern fnnsl tblolrındn elde dlen 36 tne fnnsl rsyo kullnılmıştır. Oluşturuln modeln doğru sınıflndırm ornı %62 olrk bulunmuştur. Yp vd. (200 Mlezy'd şrketlern fnnsl bşrısızlık rskn belrlemek çn br model elştrmşlerdr. Bunun çn 6 tne fnnsl rsyo seçlmş ve çoklu yırm nlzne tb tutulmuştur. Ayırm fonksyonu çn yed değşken seçlmş olup, oluşturuln modeln beş yıllık er br dönem çn doğru sınıflndırm bşrısı %88 le %94 rsınd esplnmıştır. Ln vd. (20 yptıklrı çlışmd Tyvn dk 2000 ve 2008 yıllrı rsındk 20 fnnsl bşrısız, 20 fnnsl bşrılı frm üzernde 74 fnnsl ornl önörü çlışmsı ypmışlrdır. Çlışmd Altmn, Bever, Zmewsk ve Olson un önerdğ modeller le kend modellern krşılştırmışlrdır. Kend modellernn bşrı ornı %85,05 le dğerlernden d yüksek çıkmıştır. Aktş vd. (2003 ml bşrısızlığın önörülmesne yönelk çlışmlrınd; çoklu reresyon model, yırm nlz ve lot model le deney rubunun verler kullnılrk ml bşrısızlık önörü model elştrmşler, sonrsınd se kontrol rubu verlern kullnrk modellernn eçerllğn test etmşlerdr. Geçerllk test sonucund ml bşrısızlığı önörmede en etkl yöntemn çoklu reresyon model olduğu orty çıkmıştır. Aynı prosedür ypy snr ğı model çn uyulndığınd se eçerllk test sonucund ypy snr ğı modelnn çoklu reresyon modelnden de üstün olduğu sonucun ulşılmıştır. Benl (2005 bnklrın ml bşrısızlıklrının önörülmesne yönelk çlışmsınd lostk reresyon ve ypy snr ğı modellerne dylı ml bşrısızlık önörü model elştrmştr. Çlışmnın sonucund, ml bşrısızlığın önörülmesnde ypy snr ğı modelnn lostk reresyon modelnden d üstün olduğu tespt edlmştr. Altş ve Gry (2005 tekstl sektöründe flyette bulunn İMKB ye kyıtlı şletmeler üzernde yptıklrı çlışmd şletmelern fnnsl rsyolrı kullnılrk dönem sonu kr/zrr durumu üzernden, dönemsel bzd fnnsl bşrılı ve bşrısız şeklnde sınıflndırm ypılmıştır. Sonrsınd ml ornlr fktör nlz uyulnıp, elde edlen fktör skorlrı lostk reresyon modelnde bğımsız değşken olrk yer lmıştır. Çlışm sonucund fnnsl bşrısızlığı etkleyen fktörler orty konmuştur. Kılıç (2006 yptığı çlışmd Türk Bnkcılık sstem çn çok krterl krr lm nlzne dylı br erken uyrı model elştrmştr. Çlışmd öncelkle fnnsl bşrılı ve bşrısız bnklrı yırt etmek çn 0 fnnsl rsyo belrlenmştr. Sonrsınd bu rsyolr çlışmd elştrlen ELECTRE TRI modelnde krter olrk kullnılrk bnklr sınıflndırılmıştır. Terz (20 ıd sektöründe fnnsl rsyolr rcılığı le fnnsl bşrısızlığın tmnne yönelk yptığı çlışmsınd Altmn ın Z Score Krtern ess lmıştır. Çlışmd 9 fnnsl rsyo tekl ve çoklu sttstksel nlze tb tutulrk 6 fnnsl rsyo model çn kullnılblr kbul edlmş ve elştrlen modeln %90,9 doğruluk ornın sp olduğu sptnmıştır. Çlışmd uyulnn yırm nlz sonucu ıd sektöründe flyette bulunn frmlrın fnnsl bşrılrının belrlenmesnde ktf krlılık ornı le borç-özkynk ornının d öneml olduğu tespt edlmştr. Altunöz (203 bnk bşrısızlıklrının önceden tesptnde dskrmnnt nlz ve ypy snr ğlrı modeln prlel olrk test ettğ çlışmsınd, modellern er ksnden de bşrısızlıktn br ve k yıl önces çn yüksek önörülü sonuçlr elde etmştr. 3. Metodolo Bors İstnbul d Gıd, İçk ve Tütün sektöründe flyette bulunn şletmelern 202 yılı verlerne dylı olrk ypıln fnnsl bşrısızlık önörüsü çlışmsın t metodolok bller şğıdk bşlıklrd çıklnmıştır. 3.. Çlışmnın Amcı Küreselleşme sürec le brlkte şletmeler, ğırlşn rekbet koşullrınd yşm mücdeles veren brmler lne dönüşmüştür. Rekbet koşullrını y nlz edp, belrszlkle mücdelede esnek plnlr sp şletmeler bu süreçte bşrılı olrk yer lmktdırlr. Ytırım krrlrınd d lk terc bşrılı şletmeler lene olcktır. Ytırım krrlrının verlmesnde ytırımcılrın sp olduğu ver set enellkle frmlr lşkn ml tblo verlerdr. Anck ml tblo bllerne dylı olrk ypılck ytırım krrlrı, çok fzl değşkenn öz önünde bulundurulmsını erektrmektedr. Bu doğrultud bu çlışmnın lk 65

4 FİNANSAL BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ANALİZİNE DAYALI BİR Keml VATANSEVER, Snn AYDIN mcı çok fzl syıdk ml tblo versn, d z syıd ve nlmlı verlere ndremektr. Bu mçl çlışmd ver ndreme çn yırm (dscrmnnt nlz kullnılmıştır. Çlışmnın br dğer mcı se, yırm nlz sonucund elde edlen değşkenlere dylı olrk, çok krterl krr verme teknklernden ELECTRE TRI le sektörel br erken uyrı model elştrerek fls önörüsünde bulunmktır Çlışmd Kullnıln Örneklem Bu çlışmnın kpsmını, Türkye'de 202 yılınd Bors İstnbul d şlem ören Gıd, İçk ve Tütün Sektöründek şletmeler oluşturmktdır. Çlışmnın kpsmının bu şeklde belrlenmesndek temel etken 202 yılı çersnde fnnsl bşrısızlık österen şrket syısının bu sektörde d fzl olmsıdır. İşletmelere t musebe sstemlernn ve bllernn SPK ve Bors İstnbul trfındn sıkı tkp ltınd olmsı, bğımsız denetmden eçmes nedenyle tşıdıklrı üvenrlk, bu şletmelern fnnsl durumunun ülkedek çok syıd bl kullnıcısını ykındn llendryor olmsı, çlışmmızd SPK, Bors İstnbul ve Kmuyu Aydınltm Pltformu ndn elde edlen verler kullnmd belrleyc rol oynmıştır. 4 fnnsl nlmd bşrısız ve 4 fnnsl nlmd bşrısız olmyn toplm 8 şletmenn ml tblolrındk bllere ulşılmıştır. Ayrıc yen kurulmuş şletmeler, kuruluşlrının lk yıllrınd fnnsl bşrısızlığ çok ykın belrtler östermelerne rğmen, bu durumun yen kuruln şletmelern doğsınd bulunmsı ve enellkle eçc olmsı nedenyle kpsmdn çıkrılmışlrdır. Fnnsl bşrısızlığ uğrmış şletmelern seçmnde şğıd belrtlen ölçütlerden br y d brden fzlsın uyun olmsı öz önünde bulundurulmuştur (Akkoç, 2007, s.. Tblo. Fnnsl Bşrısızlık Krterler. İfls, 2. Sermyesnn yrısını kybetmş olmsı (dönem ve eçmş yıllr zrrlrının toplmı şletmenn sermyesnn yrısını şmsı, 3. Aktf tutrının %0'nu kybetmş olmsı (dönem ve eçmş yıllr zrrlrının ktf toplmının %0'nu bulmsı, 4. Üç yıl üst üste zrr etmş olmk, 5. Borç ödeme zorluğu çne düşmüş olm, 6. Üretm durdurm, 7. Borçlrın ktf şmsı, 8. Bors İstnbul d şlem sırsının kptılmsı, 9. Bors İstnbul d kottn çıkrılm şrtlrındn brne uyunluk, Bşrısız olmyn şletmelern seçm, yukrıdk fnnsl bşrısızlık krterlerne uymyn şletmeler rsındn ypılmıştır. Bu nedenle, br yıl zrr etmş nck sonrsınd flyetn norml olrk sürdürmüş şletmeler de ver kümesnde bulunmktdır. Verler rsınd bu tür şletmelern bulunmsı, elştrlecek modellern ern br yıld zrr etmş şletmelerle, fnnsl bşrısızlık durumundk şletmeler d sss bçmde yırblmesne de olnk tnımktdır. Bu kpsmd 4'ü fnnsl nlmd bşrısız, 4'ü fnnsl nlmd bşrısız olmyn, toplm 8 şletmeden oluşn br örneklem elde edlmştr. Bşrısız şletmelerle, bşrısız olmyn şletmelern eşt syıd ele lınmsındk fktör, yırm nlznde bşrısız şletmelerle, bşrısız olmyn şletmelern önsel olsılıklrının blnmes erekllğdr (Akkoç, 2007, s. 2. Böyle durumlrd, önsel olsılıklrın %50-%50 lınblmes çn, bşrısız şletmelerle, bşrısız olmyn şletmelern syısı eştlenmektedr. Çlışmd elştrlen modellern, şletmeler fnnsl bşrısızlığ düşmeden yıl öncesnde tnımlyblmeler mçlnmıştır. Bu nedenle fnnsl bşrısızlığ düşen şletmelern, fnnsl bşrısızlıktn yıl öncek fnnsl tblo bller, verlern esplnmsınd temel lınmıştır. Bununl brlkte fnnsl bşrısızlık krterlernden "üç yıl üst üste zrr etme" krterne uyn şletmelern, nck üçüncü yıld krtere tm uyunluk östermeler nedenyle, üst üste zrr ettkler knc yıl verler temel lınmıştır. Çlışmd kullnıln şletmelern lstes Tblo 2.'de verlmştr. Bu lstede durum sütunund "0" le österlen şletmeler fnnsl nlmd bşrısız, "" le österlen şletmeler fnnsl nlmd bşrısız olmyn şletme rubun ttrler. Tblo 2. İşletme Lstes ŞİRKET ADI YIL DURUM SEKTÖR Ekz Yğ Sny Gıd, İçk ve Tütün Fro Pk Gıd Gıd, İçk ve Tütün Şeker Plç Gıd, İçk ve Tütün Uyum Gıd Ve İtyç Mddeler Sny Ve Tcret A.Ş Gıd, İçk ve Tütün Coc-Col İçecek A.Ş. 202 Gıd, İçk ve Tütün Kent Gıd Mddeler A.Ş. 202 Gıd, İçk ve Tütün Tt Konserve Sny A.Ş. 202 Gıd, İçk ve Tütün Ülker Bsküv Sny A.Ş. 202 Gıd, İçk ve Tütün 66

5 Dumlupınr Ünverstes Sosyl Blmler Ders / Dumlupınr Unversty Journl of Socl Scences 4. Syı Temmuz 204 / Number 4 July Yöntem Çlışmd elştrlen modelde değşken olrk fnnsl ornlr kullnmktdır. Yzınd üzernde brleşlen, öneml olduğu kbul edlen, yyın olrk kullnıln, koly esplnblr, ornlr seçlmştr. Bu ornlrı enel bl üreten, yrıc sektör frklılıklrındn, şletme büyüklüğünden ve şletme poltklrındn etklenmeyen ornlr olmlrın dkkt edlmştr. Kullnıln orn syısı 43 tnedr. Bunlr Lkdte Ornlrı, Fnnsl Kldırç Ornlrı, Vrlık Kullnım Etknlğ Ornlrı ve Krlılık Ornlrı olrk dört rub yrılmıştır. Fnnsl ornlrın eçerllğ le ll çıklyıcı sttstk ypılmıştır. Ver kümes çersndek frklılık yırm nlz le %5 nlmlılık sevyesnde nlz edlp 43 fnnsl orn çersnden 5 fnnsl orn, bşrısız ve bşrısız olmyn şletmeler yırmd nlmlı bulunmuştur. Sonrsınd elde edlen fnnsl ornlr ELECTRE TRI modelnde değşken olrk kullnılıp 8 şletme çn fnnsl bşrısızlık önörüsünde bulunulmuştur Ayırm (Dscrmnnt Anlz Belrl syıdk özellğ blnen brmler bu özellklere öre bzı ruplr yırmk, elde edlecek somut özetleyc bller çısındn sttstkte öneml br konudur (Albyrk, 2006, s Çoklu yırm nlz br rup değşkene bğlı olrk, k yd d çok syıdk rup rsınd belrl br frklılığın bulunup bulunmdığını orty koyr. Ayırm nlz, syıltılrının krşılnmsı durumund, kteork br bğımlı değşkenn düzeylerne lşkn üyelğ yordyn bğımsız değşkenlern neler olduğunun belrlenmesne yönelk kvrmsl ve mtemtksel temeller üçlü br sttstktr (Çokluk vd., 202, s. 05. Ayrıc, br rup çnde tnımlnmış oln br örneğn bşk br rub tnıp tnmycğını d bu nlzle örmek mümkündür (İslmoğlu. 20, s.276. Ayırm nlznn mçlrı ve kullnım yerler şğıdk b özetleneblr ( Alpr. 20, s.69; Gruplrı brbrnden yırmyı sğlyck oln doğrusl kombnsyonlrı bulmk, Bulunn kombnsyonlr/fonksyonlr yrdımıyl, yen br özlem en z t le ruplrdn brne tmk, Çlışmy lınn değşkenlern nlernn rup üyelğn kestrmektek ktkısının d fzl olduğunu belrlemek. Ayırm nlz çn er brey, br y d d fzl ncel değşkene lşkn pun y d punlr ve rup üyelğn österen kteork değşkene lşkn br değere sp olmlıdır. Ayırm nlznde ncel değşkenler çoğunlukl bğımsız değşken, yırıcı değşken y d yordyıcı değşken olrk dlndırılırken, rup üyelğn österen değşken bğımlı değşken y d ölçüt değşken olrk dlndırılır. İk ruplu yırm nlz, brmlern çok syıdk değşkene öre k nkütley brbrnden yırm problem üzernde durmktdır. İk ruplu yırm nlznde nkütle ruplrı önceden belrlenr. D sonr bu k nkütle le ll özellkler ölçülmektedr. Çoklu yırm nlznn sp olduğu model şğıdk bdr (Akkoç, 2007, s. 6. Z =B 0 +B X +B 2 X 2 +.+B m X m Z : Ayırm değern B 0 : Sbt değer B m : Ayırm ktsyılrını X m : Bğımsız değşkenler östermektedr. Bu rştırmd fnnsl nlmd bşrısızlığı önörmede yrrlnılck değşkenlern yırm nlz le belrlenmesnde IBM SPSS Sttstcs 20 pket prormındn yrrlnılmıştır. 8 şletmeye t 43 orndn oluşn bğımsız değşkenler prorm rldkten sonr yırm nlzne eçlmştr. Her şletmeye t 43 orndn oluşn ver setne stepwse yöntemyle yırm nlz uyulnmıştır. Stepwse yöntem, en y tek değşken modeln rdındn en y k değşken modeln rdındn en y üç değşken modeln dye devm ederek en y fonksyon ulşmyı mçlyn br yöntemdr. Modeldek değşkenler çıkrm ölçütüne öre değerlendrldkten sonr modeln dışındk değşkenler modele rş çn yenden değerlendrlmektedr. Böylece değşkenler modelden çıkrm ölçütünü sğldıklrı sürece modelden çıkrtılmkt ve rş ölçütünü sğldıklrı sürece modele lınmktdır. Modeln rş ve çıkış ölçütlern sğlyn değşken klmdığı zmn değşken seçm şlemne son verlmektedr (Albyrk, 2006, s.347. Böylece 43 fnnsl orn çnde sttstksel olrk nlmlı ve yüksek önörü ücü bulunn 5 orn belrlenmştr ELECTRE TRI Ayırm nlz sonucu elde edlen fnnsl ornlr, elştrlen ELECTRE TRI modelnde değşken olrk yer lıp, fnnsl bşrısızlık önörüsünde bulunulmuştur. Fnnsl bşrısızlığın önörüsünde kullnıln ELECTRE TRI modelnn metodolosnde Mousseu vd. (2000, Mousseu ve Slownsk (998 ve Kılıç (2005;2006 ın çlışmlrındn yrrlnılmıştır. ELECTRE TRI modelnn temel prmetreler şunlrdır: Her krter çn sınır değer, ( b Her krter çn tolerns sınırı, q ( b Her krter çn bşrı sınırı, p ( b Krter ğırlıklrı, w Modeln şlem bsmklrı se şöyledr;. Adım: Her br krter çn sınır değerler şğıdk formül yrdımıyl bulunur. ( ( = + ( 2 n n+ 67

6 FİNANSAL BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ANALİZİNE DAYALI BİR Keml VATANSEVER, Snn AYDIN frm ye t krter y temsl etmektedr. n ve n+ olmyn şletmelern rup syılrını fde etmektedr. 2. Adım: Krterlere t tolerns ve bşrı sınırlrı sırsıyl 2 ve 3 nolu formüllerle esplnır. q b = 0, 05 b (2 Burd ( ( ( ( b 0, ( b p 0 se sırsıyl fnnsl bşrılı ve fnnsl bşrılı = (3 3. Adım: Br öncek dımd esplnn tolerns, bşrı sınırlrı ve krter değerler kullnılrk er frm çn krter [ ] ye krşılık elen mrnl bşrı ndeksler ( b c, esplnır. Mrnl bşrı ve bşrısızlık ndeksler 0 le rsınd değer lır. Artn değere sp krterler çn, ülkelern mrnl bşrı ve mrnl bşrısızlık ndeksler sırsıyl şğıdk fonksyonlrl belrlenr. c (, b 0, =, f ( p f ( > q ( + p, p ( b q ( b oters (4 c ( b, 0, =, f ( + p f ( < + q ( + p, p ( b q ( b oters (5 Azln değere sp krterler çn, frmlrın mrnl bşrı ve mrnl bşrısızlık ndeksler de sırsıyl şğıdk fonksyonlrl belrlenr. c (, b 0, =, f ( + p f ( < + q ( + p, p ( b q ( b oters (6 c ( b, 0, =, f ( p f ( > q ( + p, p ( b q ( b oters (7 4. Adım: Her frm çn krter m ye krşılık elen mrnl değerlendrme ndeksler ve krterlere t ğırlıklr ( w dkkte lınrk toplm bşrı w c (, b ve toplm bşrısızlık w c ( b = m =, ndeksler esplnır. 68

7 Dumlupınr Ünverstes Sosyl Blmler Ders / Dumlupınr Unversty Journl of Socl Scences 4. Syı Temmuz 204 / Number 4 July 204 Toplm bşrı ndeks, frm frm çn seçlen krter değerler dkkte lınrk esplnn toplm bşrı skorunu österr. Eğer çn bu skor kesme düzey oln Lmd nın ( λ = 0,50 değerlendrlr. Toplm bşrısızlık ndeks se, frm bşrısızlık skorunu österr. Eğer frm üstünde se frm bşrısız olrk değerlendrlr. üstünde se frm bşrılı, ltınd se frm bşrısız olrk çn seçlen krter değerler dkkte lınrk esplnn toplm çn bu skor kesme düzey oln Lmd nın ( λ = 0,50 ltınd se frm bşrılı, 4. Uyulm Çlışmmızd Türkye'de 202 yılınd Bors İstnbul d şlem ören Gıd, İçk ve Tütün Sektöründek şletmelern fnnsl bşrısızlık önörüsünde bulunulmuştur. Çlışmd elştrlen modelde değşken olrk fnnsl ornlr kullnmktdır. Bunlr Lkdte Ornlrı, Fnnsl Kldırç Ornlrı, Vrlık Kullnım Etknlğ Ornlrı ve Krlılık Ornlrı olrk dört rub yrılmıştır. Kullnıln orn syısı 43 tnedr. Fnnsl ornlrın eçerllğ le ll çıklyıcı sttstk ypılmıştır. Ver kümes çersndek frklılık yırm nlz le %5 nlmlılık sevyesnde nlz edlp 43 fnnsl orn çersnden 5 fnnsl orn, bşrısız ve bşrısız olmyn şletmeler yırmd nlmlı bulunmuştur. Sonrsınd elde edlen fnnsl ornlr ELECTRE TRI modelnde değşken olrk kullnılıp 8 şletme çn fnnsl bşrısızlık önörüsünde bulunulmuştur. 4.. Ayırm (Dscrmnnt Anlz ne İlşkn Bululr Bu çlışmnın yırm nlz bölümünde 4 fnnsl nlmd bşrısız 4 fnnsl nlmd bşrısız olmyn şletmeden oluşn ver set çn model elştrlmştr. İsttstk yzılımı prormı IBM SPSS Sttstcs Versyon 20 nn kullnımıyl elştrlen modelden kbul edleblr bululr ulşılmıştır. Ayırm nlznde fnnsl bşrılı ve fnnsl bşrılı olmyn şletmeler yırt etmede 43 fnnsl orn üzernden nlmlı sonuçlr bulmy çlışılmıştır. Çlışmd kullnıln fnnsl ornlr çlışm sonund Ek de österlmştr. 43 fnnsl orn yönelk ypıln yırm nlznde 5 değşken öne çıkmktdır. Bu değşkenler X (Dönen Vrlıklr/Kıs Vdel Yükümlülükler, X6 (Kıs Vdel Yükümlülükler/Yükümlülükler, X26 (Stış Gelrler/Vrlıklr, X29 (Stış Gelrler/Kıs Vdel Tcr Alcklr, X34 (Flyet Krı/Stış Gelrler. Yn bşrısız ve bşrısız olmyn şletmeler yırmd söz konusu 5 değşkenn yırt edc ücü yüksek ve nlmlı olrk bulunmuştur. Dğer 38 orn fnnsl nlmd bşrısız ve bşrısız olmyn şletmeler yırmd etkl br değşken olrk bulunmmıştır. Dğer br fdeyle söz konusu 38 orn y br tmn edc değşken değldr. Ayırm nlznde elde edlen fonksyon şğıdk tblod olduğu bdr. Tblo 3. Ayırm Anlznden Elde Edlen Fonksyon Değşkenler Fonksyon X 75,548 X6 04,956 X26 7,435 X29 -,33 X34 84,584 Sbt Değer -87, ELECTRE TRI Modelnn Bululrı Ayırm nlz sonucu ulşıln 5 fnnsl orn modelde değşken olrk kullnılmıştır. Aşğıdk tblodn d örüleceğ b bu ornlr çernde Kıs Vdel Yükümlülükler/Yükümlülükler ornı zln değere spken, dğer ornlr rtn değere sptrler. Tblo 4. Modelde Kullnıln Krterler Kod Krter Değer Cr Orn Artn Kıs Vdel Yükümlülükler/Yükümlülükler Ornı Azln 2 3 Vrlık Dönme Çbukluğu Artn Alck Dönme Çbukluğu Artn 4 5 Flyet Kr Mrı Model şğıdk tblod yer ln krter değerler bz lınrk oluşturulmuştur. Artn 69

8 FİNANSAL BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ANALİZİNE DAYALI BİR Keml VATANSEVER, Snn AYDIN Tblo 5. Frmlrın 202 Yılın İlşkn Krter Değerler Ekz Yğ Sny 0, ,934532, , ,4283 Fro Pk Gıd 0, , , ,377-0,0208 Şeker Plç 0, ,84076, , ,35 Uyum Gıd 0, ,840976, , ,02288 Coc-Col İçecek A.Ş. 2, , , , ,475 Kent Gıd Mddeler A.Ş., , , , ,08632 Tt Konserve Sny A.Ş., ,737383, , ,04023 Ülker Bsküv Sny A.Ş., ,9367, , ,06706 Tblo 6 d yer ln krterlere t sınır, tolerns ve bşrı sınırlrı değerler,2 ve 3 nolu eştlklerle esplnmıştır. Tblo 6. Krterlere At Sınır Değerler, Tolerns ve Bşrı Sınırlrı Sınır Değerler Tolerns Sınırlrı Krter 2 ( b q ( b Bşrı Sınırlrı p ( b, , , , , , , , , , , , ,002 5,6E-05 0,0002 Sonrsınd 4,5,6 ve 7 nolu fonksyonlr kullnılrk mrnl bşrı ve mrnl bşrısızlık ndeksler esplnır. Tblo 7. Mrnl Bşrı İndeks Değerler Frmlr Krterler m Ekz Yğ Sny ,2 Fro Pk Gıd 0 0, ,89 Şeker Plç Uyum Gıd ,2 Coc-Col İçecek A.Ş. 0 0,8 Kent Gıd Mddeler A.Ş. 0 0,8 Tt Konserve Sny A.Ş ,6 Ülker Bsküv Sny A.Ş ,6 Tblo 8. Mrnl Bşrısızlık İndeks Değerler Frmlr Krterler Ekz Yğ Sny 0 0,8 Fro Pk Gıd Şeker Plç 0 0,8 Uyum Gıd 0 0 0,6 Coc-Col İçecek A.Ş ,4 Kent Gıd Mddeler A.Ş. Tt Konserve Sny A.Ş. Ülker Bsküv Sny A.Ş. = ,4 m = 0 0, , ,6 w c w c (, b ( b, 70

9 Dumlupınr Ünverstes Sosyl Blmler Ders / Dumlupınr Unversty Journl of Socl Scences 4. Syı Temmuz 204 / Number 4 July 204 Elde edlen mrnl bşrı ve mrnl bşrısızlık ndeks değerlern Lmd değer le krşılştırrk tmn değerlermz oluştururuz. Metodolode de çıklndığı b eğer frm çn toplm bşrı skoru kesme düzey oln Lmd nın ( λ = 0,50 üstünde se frm bşrılı, ltınd se frm bşrısız olrk değerlendrlr. Toplm bşrısızlık ndeks se, frm çn seçlen krter değerler dkkte lınrk esplnn toplm bşrısızlık skorunu österr. Eğer frm kesme düzey oln Lmd nın ( λ = 0,50 Tblo 9. ELECTRE TRI Model Sonuçlrı Kod Frm m = ltınd se frm bşrılı, üstünde se frm bşrısız olrk değerlendrlr. w c (, b w c ( b, m = Tmn Sınıfı Ekz Yğ Sny 0,2 0,8 0 0 Fro Pk Gıd 0, Şeker Plç 0 0,8 0 0 Uyum Gıd 0,2 0,6 0 0 Coc-Col İçecek A.Ş. 0,8 0,4 Kent Gıd Mddeler A.Ş. 0,8 0,4 Tt Konserve Sny A.Ş. 0,6 0,583 0 Ülker Bsküv Sny A.Ş. 0,6 0,6 0 Gerçek Sınıf çn bu skor ELECTRE TRI model, fnnsl bşrısızlığın yşndığı yıldn br yıl önces çn, br yıl sonr fnnsl bşrısızlığ uğryck toplm 4 frm çnden 2 frmyı fnnsl bşrılı olrk sınıflndırmıştır. Modeln I. tp t ornı %50 dr. Aynı şeklde fnnsl bşrısız oln frmlrın doğru sınıflndırılm ornı d %50 olrk erçekleşmştr. Model fnnsl bşrılı oln şletmelern tmmını se doğru br şeklde sınıflndırmıştır. Dolyısıyl modeln II. tp t ornı %0 dır. Fnnsl bşrılı frmlr çn doğru sınıflndırılm ornı %00 dür. 5. Sonuç ve Önerler Küreselleşme sürec le brlkte şletmelern flyet lnlrı enşlemş, rekbet koşullrı frklılşmış ve ş ypm bçmler köklü br değşm sürecne rmştr. Ağırlşn rekbet koşullrınd ykt klblmek, üçlü br sermye ypısı ve kynklrın optml kullnımın bğlıdır. Rekbet koşullrını y nlz edp, belrszlkle mücdelede esnek plnlr sp şletmeler bu süreçte bşrılı olrk yer lmktdırlr. Ytırım krrlrının verlmesnde de fnnsl yönden bşrılı şletmeler terc sebeb olcklrdır. Fnnsl bşrılı şletmeler sp, yönetc ve çlışnlrın olduğu kdr ytırımcılr, ortklr, rkpler ve toplum üzernde de olumlu etklere sp olcklrdır. Bu doğrultud özellkle ytırım krrlrının verlmesnde, fnnsl bşrı temel östere olcktır ve fnnsl bşrı vey bşrısızlığın tmn öneml br konu olrk krşımız çıkmktdır. Ytırım krrlrının verlmesnde ytırımcılrın elndek ver set enellkle şletmelere t ml tblo verlerdr. Ytırımcılr şletmenn eçmş yıllrdk fnnsl verlern nceleyerek eleceğe dönük ytırım krrlrı vermektedrler. Fnnsl verlere dylı olrk lınck ytırım krrlrı, çok fzl değşkenn öz önüne bulundurulmsını erektrmektedr. Değşken ve lterntf syılrının fzllığı etkn krr lmyı zorlştırmktdır. Bu noktd ltertürde ÇKKV teknklernden sıklıkl yrrlnıldığı örülmektedr. Çlışmd Türkye de 202 yılınd Bors İstnbul d şlem ören Gıd, İçk ve Tütün sektöründe flyette bulunn 8 şletmeye yönelk fnnsl bşrı ve fnnsl bşrısızlık önörüsünde bulunulmuştur. Çlışmd elştrlen modelde değşken olrk fnnsl ornlr kullnılmıştır. Kullnıln ornlr enel bl üreten, sektör frklılıklrındn, şletme büyüklüğünden ve şletme poltklrındn etklenmeyen ornlrdır. Çlışmd 43 fnnsl orn öncelkle yırm nlz uyulnmış ve %5 nlmlılık düzeynde 5 fnnsl orn fnnsl nlmd bşrısız ve fnnsl nlmd bşrısız olmyn şletmeler yırmd nlmlı bulunmuştur. Sonrsınd elde edlen fnnsl ornlr ELECTRE TRI modelnde değşken olrk kullnılıp, 8 şletme çn fnnsl bşrısızlık önörüsünde bulunulmuştur. ELECTRE TRI model, fnnsl bşrısızlığın yşndığı yıldn br yıl önces çn, br yıl sonr fnnsl bşrısızlığ uğryck 4 frm çnden 2 frmyı fnnsl bşrılı olrk sınıflndırmıştır. Model fnnsl bşrılı şletmelern tmmını se doğru br şeklde sınıflndırmıştır. Çlışm sonucund şletmeler sınıflndırmd kullndığımız ELECTRE TRI modelnn bşrılı br yöntem olduğu söyleneblmektedr. Sonrk çlışmlrd d büyük ver setler üzernden ndrmelere dleblr. Ver ndreme yöntem olrk yırm nlznn rcnde dğer yöntemler kullnılblr. Frklı ver ndreme yöntemler le ELECTRE TRI model br rd kullnılrk sonuçlr krşılştırılblr. 7

10 FİNANSAL BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ANALİZİNE DAYALI BİR Keml VATANSEVER, Snn AYDIN KAYNAKÇA Aküç, Ö. (998. Fnnsl Yönetm (7.Bskı. İstnbul: Avcıol Bsım-Yyın. Akkoç, S. (2007. Fnnsl Bşrısızlığın Önörülmesnde Snrsel Bulnık Ağ Modelnn Kullnımı ve Amprk Br Çlışm. Yyınlnmmış Doktor Tez. Küty. Aktş, R., Doğny, M., ve Yıldız, B. (2003. Ml Bşrısızlığın Önörülmes: İsttstksel Yöntemler ve Ypy Snr Ağı Krşılştırmsı. Ankr Ünverstes SBF Ders, 54(4, -24. Albyrk, A. S. (2006. Uyuymlı Çok Değşkenl İsttstk Teknkler. Ankr: Asl Yyıncılık. Alpr, Re. (20. Uyulmlı Çok Değşkenl İsttstksel Yöntemler. (3. Bskı, Ankr: Dety Yyıncılık Altş, D., ve Gry, S. (2005. Ml Bşrısızlığın Çok Değşkenl İsttstksel Yöntemlerle Belrlenmes: Tekstl Sektörü Örneğ. Andolu Ünverstes Sosyl Blmler Ders, 5(2, Altunöz,U. (203. Bnklrın Fnnsl Bşrısızlıklrının Dskrmnnt Anlz ve Ypy Snr Ağlrı Çerçevesnde Tmn, Skry Ünverstes İktst Ders, 2(4, -2. Altmn, E. I. (968. Fnncl Rtos, Dscrmnnt Anlyss nd Te Predcton of Corporte Bnkruptcy. Te Journl of Fnnce, 23(4, Aty, A. (200. Bnkruptcy Predcton For Credt Rsk Usn Neurl Networks: A Survey nd New Results. Neurl Networks, 2(4, Benl, Y. K. (2005. Bnklrd Ml Bşrısızlığın Önörülmes Lostk Reresyon ve Ypy Snr Ağı Krşılştırmsı. Gz Ünverstes Endüstryel Sntlr Eğtm Fkültes(6, Cun, K. C., Tn, S. S., ve Holdswort, D. K. (200. Insolvency Predcton Model Usn Multvrte Dscrmnnt Anlyss And Artfucl Neurl Network for te Fnnce ındustry n New Zelnd. Interntonl Journl of Busness nd Mnment, 3(, Çokluk, Ö., Şekercoğlu, G., ve Büyüköztürk, Ş. (202. Sosyl Blmler İçn Çok Değşkenl İsttstk SPSS ve LISREL Uyulmlrı (2. Bskı. Ankr: Peem Akdem. Edmster, R. O. (972. An Emprcl Test of Fnncl Rto Anlyss for Smll Busness Flure Predcton. Journl of Fnncl Quntttve Anlyss (2, Foremn, R. D. (2003. A Lostc Anlyss of Bnkruptcy Wtn te US Locl Telecommunctons Industry. Journl of Economcs nd Busness(55, Gepp, A., ve Kumr, K. (2008. Te Role of Survvl Anlyss n Fnncl Dstress Predcton. Interntonl Reserc Journl of Fnnce nd Economcs, 6, Grtzer, K. (200. Busness Flure nd Te Nev Economy. EBHA Conference; Busness nd Knowlede, (s Hunter, J., & Iscenkov, N. (999. Flure Rsk: A Comprtve Study of UK nd Russn Frms. Deprtment of Economcs nd Fnnce Brunel Unversty, Dcusson Pper,. İslmoğlu, A. Hmd. (20. Sosyl Blmlerde Arştırm Yöntemler, (2. Bskı. İstnbul: Bet Yyınev Kesey, K., ve Wtson, R. (987, Autumn. Non-Fnncl Symptoms nd Te Predcton of Sml Compny Flure: A Test of Arent's Hypoteses. Journl of Busness Fnnce nd Accountn, 4(3, Kılıç, Süleymn B. (2005. Avrup Brlğne Üye ve Ady Ülkelern Bzı Temel Mkro Ekonomk Krterlere Göre Sınıflndırılmsı: Çok Krterl Krr Alm Anlzne Dylı Br Modeln Tmn. Çukurov Ünverstes Sosyl Blmler Ensttüsü Ders, 4 (2, Kılıç, Süleymn B. (2006. Türk Bnkcılık Sstem İçn Çok Krterl Krr Alm Anlzne Dylı Br Erken Uyrı Modelnn Tmn. ODTÜ Gelşme Ders, 33, 7-54 Ln, F., Ln, D., ve Cen, E. (20. Fnncol Rto Selecton for Busness Crss Predcton. Expert Systems Wt Applctons, 38 (2, Lou, F. M. (2008. Frudulent Fnncl Reportn Detecton And Busness Flure Predcton Models: A Comprson. Mnerl Audtn Journl, 23(7, Mousseu, V. ve Slownsk, R. (998. Inferrn n ELECTRE TRI Model from Assnment Optmzton, 2, Exmples. Journl of Globl 72

11 Dumlupınr Ünverstes Sosyl Blmler Ders / Dumlupınr Unversty Journl of Socl Scences 4. Syı Temmuz 204 / Number 4 July 204 Mousseu, V., Slownsk, R. ve Zelnewcz, P. (2000. A User-Orented Implementton of te ELECTRE TRI Metod Intertn Preference Elctton Support. Computers nd Opertons Reserc, 27, Olson, J. A. (980. Fnncl Rtos nd te Probblstc Predcton of Bnkruptcy. Journl of Accountn Reserc, 8, Okk, O. (2009. Anltk Fnnsl Yönetm Teor ve Problemler. Ankr: Nobel Yyınev. Sle, M., ve Abedn, B. (2009. Fnncl Dstress Predcton n Emern Mrket: Emprcl Evdences from Irn. Busness Intellence Journl, 2(2, Srt, C. Y. (998. Fnncl Rtos s Predctors of Bnkruptcy n Jpn: An Enprcl Reserc. Proceedns of Te Second Asn Pcfc Interdscplnry Reserc n Accountn Conference. Sor, Z. M., ve Jll, H. A. (2009. Fnncl Rtos Dscrmnnt Anlyss nd te Predcton of Corporte Dstress. Journl of Money, Investment nd Bnkn,, 5-5. Terz, S. (20. Fnnsl Rsyolr Yrdımıyl Fnnsl Bşrısızlık Tmn: Gıd Sektöründe Amprk Br Arştırm. Çukurov Ünverstes İİBF Ders, 5(, -8. Tsen, F.-M., ve Ln, L. (2005. A Qudrtc Intervl Lot Model For Forecstn Bnkruptcy. Ome, Yn, C. H., ve Dğerler. (2009. Constructn Fnncl Dstress Predcton Model Usn Group Metod of Dt Hndln Tecnque. Proceedns of te Et Interntonl Conference on Mcne Lernn nd Cybernetcs. Twn. Yp, B. C., Yon, D.F.G. nd Poon, W.C. (200. How Well Do Fnncl Rtos nd Multple Dscrmnnt Anlyss Predct Compny Flures n Mlys. Interntonl Reserc Journl of Fnnce nd Ecmomcs, 54, Wu, W.W. (200. Beyond Busness Flure Predcton. Expert Systems Wt Applctons, 37(3,

12 FİNANSAL BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ANALİZİNE DAYALI BİR Keml VATANSEVER, Snn AYDIN Ek. Çlışmd Kullnıln Fnnsl Ornlr LİKİDİTE ORANLARI X Cr Orn Dönen Vrlıklr/Kıs Vdel Yükümlülükler X2 Ast-Test Ornı (Dönen Vrlıklr-Stoklr/Kıs Vdel Yükümlülükler X3 Nkt Ornı Nkt Ve Benzerler/Kıs Vdel Yükümlülükler X4 X5 X6 X7 X8 Devmlı Sermyenn Bğımlılığı Net Çlışm Sermyes/Vrlıklr Stoklr/Vrlıklr Kıs Vdel Tcr Alcklr/Vrlıklr ((Stoklr+K.V.T.Alcklr-Kıs Vdel Yükümlülükler/Devmlı Sermye (Kıs Vdel Yükümlülükler-Nkt ve Benzerler/Özkynklr X9 Net İşletme Sermyes Ornı (Dönen Vrlıklr-Kıs Vdel Yükümlülükler/Stış Gelrler FİNANSAL KALDIRAÇ ORANLARI (FİNANSAL YAPI ORANLARI X0 Öz Sermye Krlılığı (Net Dönem Krı/Stış Gelrler*(Stış Gelrler/Vrlıklr*(Vrlıklr/Özkynklr X Borç Ornı (Fnnsl Kldırç Yükümlülükler/Vrlıklr X2 Fnnsmn Ornı Yükümlülükler/Özkynklr X3 Uzun Vdel Yükümlülükler/Vrlıklr X4 Fz Krşılm Ornı Flyet Krı/Fnnsmn Gderler X5 X6 X7 X8 X9 X20 X2 X22 X23 X24 Kıs Vdel Yükümlülükler/Kynklr Kıs Vdel Yükümlülükler/Yükümlülükler Kıs Vdel Yükümlülükler/Uzun Vdel Yükümlülükler Durn Vrlıklr/Özkynklr Durn Vrlıklr/(Özkynklr+Uzun Vdel Yükümlülükler Mdd Durn Vrlık (Net/Özkynklr Mdd Durn Vrlık/Vrlıklr Dönen Vrlık/Vrlıklr Durn Vrlık/Dönen Vrlık Kıs Vdel Yükümlülükler/Özkynklr X25 Özsermye Çrpnı Vrlıklr/Özkynklr VARLIK KULLANIM ETKİNLİĞİ ORANLARI (FAALİYET ORANLARI 74

13 Dumlupınr Ünverstes Sosyl Blmler Ders / Dumlupınr Unversty Journl of Socl Scences 4. Syı Temmuz 204 / Number 4 July 204 X26 Vrlık Dönme Çbukluğu Stış Gelrler/Vrlıklr X27 Mdd Durn Vrlık Dönme Çbukluğu Stış Gelrler/Mdd Durn Vrlıklr (Net X28 Stok Dönme Çbukluğu Stışlrın Mlyet/Stoklr X29 Alck Dönme Çbukluğu Stış Gelrler/Kıs Vdel Tcr Alcklr X30 Hzır Değerler Devr Hızı Stış Gelrler/Nkt Ve Benzerler X3 Durn Vrlık Devr Hızı Stış Gelrler/Durn Vrlık X32 Öz Sermye Devr Hızı Stış Gelrler/Özkynklr X33 Stış Gelrler/Dönen Vrlık KARLILIK ORANLARI X34 Flyet Kr Mrı Flyet Krı/Stış Gelrler X35 Net Kr Mrı Net Dönem Krı/Stış Gelrler X36 X37 Ekonomk Rntblte Ornı Brüt Stış Krı/Vrlıklr Flyet Krı/Vrlıklr X38 Vrlıklrın Krlılığı Net Dönem Krı/Vrlıklr X39 Öz Sermyenn Krlılığı Net Dönem Krı/Özkynklr X40 Brüt Kr Mrı Brüt Stış Krı/Stış Gelrler X4 X42 X43 Stış Gelrler/Devmlı Sermye Net Dönem Krı/Devmlı Sermye Fnnsmn Gderler/Stış Gelrler 75

14 FİNANSAL BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ANALİZİNE DAYALI BİR Keml VATANSEVER, Snn AYDIN Ts pe ntentonlly left blnk. 76