Muhasebe ve Finansman Dergisi

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Muhasebe ve Finansman Dergisi"

Transkript

1 Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI Süleyman UYAR ÖZET Bu çalışmanın üç amacı vardır. Çalışmanın brnc amacı, farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılık olup olmadığını belrlemektr. Çalışmanın knc ve üçüncü amacı se, farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le şrketlern hsse sened getrler ve pyasa değerler arasındak lşkler belrlemek ve bu lşklern farklılık gösterp göstermedğn tespt etmektr. Borsada şlem gören şrketler mal tablolarını 2005 yılında lk kez UFRS ye göre hazırlamışlar ve mal tabloların karşılaştırılablr olması adına 2004 yılı verlern buna göre yenden düzenlemşlerdr. Dolayısıyla 2004 yılı boyunca hsse sened getrler ve pyasa değerler UFRS ye uygun olmayan verler üzernden oluştu. Br başka deyşle, 2005 dönem sonunda UFRS ye uyarlanan 2004 verlernn, 2004 yılı şrket hsselerndek fyatı etklemes mümkün olamazdı. Ancak çalışmanın knc ve üçüncü amacının elde edlmes çn başkaca br ver set bulmak mümkün olmadığından bu çalışma, karşılaştırılablr lgl ver setne ulaşmanın mümkün olduğu durumlar çn br model öners olarak gelştrlmştr. Çalışmanın kapsamı, 2004 yılında İMKB malat sektöründe faalyet gösteren 91 şrkettr. Araştırma bulguları, Türkye de 2004 yılına lşkn olarak UFRS ye göre hazırlanmamış ve UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında statstksel açıdan anlamlı farklılık olduğunu göstermektedr. Elde edlen sonuçlara göre UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranların, UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlara göre şrketlern hsse sened getrlern ve pyasa değerlern açıklamada daha üstündür. Sonuç olarak, araştırma kapsamındak şrket yatırımcılarının 2004 yılına lşkn yatırım kararlarını alırken UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolar yerne, UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranları kullandıkları söyleneblr. Anahtar Kelmeler: UFRS/UMS, Fnansal Oranlar, Hsse Sened Getrs, Pyasa Değer. JEL Sınıflaması: C12, G00, M41 Relaton Between Market Values, Stock Returns of Companes and Fnancal Ratos from Fnancal Statements Prepared to Dfferent Accountng Regulatons ABSTRACT Ths study has three objectves. One of them s to determne f there are any dfferences between fnancal ratos whch obtaned from fnancal statements prepared wth dfferent accountng regulatons. The second and thrd purposes of the study are to determne the relatonshp between market values, stock returns of companes and fnancal ratos whch obtaned from fnancal statements prepared wth dfferent accountng regulatons and also to menton about whether these relatons dffer from each other. The fnancal statements were prepared n accordance wth UFRS n 2005 for the frst tme for companes beng dealt n exchange, and data belongng to the year 2004 were re-organzed to compare these fnancal statements. So stock prce returns and market values conssted of unsutable data for UFRS durng the year In other words, t was not possble for 2004 data adapted to UFRS at the end of the perod 2005 to affect stock prces n companes n Ths study has been developed as an advsory model for the stuatons t s possble to reach a comparable data set snce t s mpossble to provde another data set for the second and thrd am of the study. 91 companes actvatng n ISE (Istanbul Stock Exchange) manufacturng sector n 2004 are ncluded n ths study. Research fndngs show statstcally meanngful dfferences between fnancal ratos whch obtaned from fnancal statements prepared to IFRS and unprepared to IFRS n Turkey n relaton to the year Results are that fnancal ratos whch obtaned from fnancal statements unprepared to IFRS are more predomnant than fnancal ratos whch obtaned from fnancal statements prepared to IFRS n descrbng stock returns and market values of companes. Fnally, t can be sad that nvestors of companes use fnancal ratos whch obtaned from fnancal statements unprepared to IFRS nstead of fnancal statements prepared to IFRS whle makng nvestment decsons n relaton to the year Keywords: IFRS/IAS, Fnancal Ratos, Stock Return, Market Value. Jel Classfcaton: C12, G00, M41 Yrd. Doç. Dr. Ahmet Büyükşalvarcı, Selçuk Ünverstes, Sağlık Blmler Fakültes, Doç. Dr. Süleyman Uyar, Akdenz Ünverstes, Alanya İşletme Fakültes, 25

2 The Journal of Accountng and Fnance January/ Grş Ekonomde yaşanan küreselleşme, çok uluslu şrketlern artması, şletmelern ülke sınırları dışında kaynak bulma htyaçlarının ortaya çıkması, ülkeler arasındak yoğun sermaye akışı muhasebe uygulamalarını etklemektedr. Küreselleşme sonucu gelşen ve brden fazla ülkeye yayılarak faalyette bulunan uluslararası şletmelerde ortak dl olarak muhasebeden yararlanmaktadırlar. Muhasebenn gerek ülke düzeynde gerek uluslararası düzeyde global br yaklaşımla ortak muhasebe dl olarak şlevn sürdürmes yönünde muhasebe dünyasında sürekl br yenleşme ve gelşme sürec yaşanmaktadır. Muhasebe uygulamaları arasındak farklılıklar mal tabloların karsılaştırılablrlğn azaltmakta ve çeştl sorunları berabernde getrmektedr (Kuba, 2007: 18; Türker, 2009: 357). Farklı ülkelerde, farklı muhasebe poltkalarının uygulanması fnansal tabloların karşılaştırılablrlğn zorlaştırmaktadır (Üstündağ, 2003: 7-8). Örneğn, Türkcell şrketnn hsse senetler hem Türkye hem de Amerka Brleşk Devletler nde (ABD), yne Alman şrket Damler-Benz hem Almanya hem de ABD borsalarında şlem görmektedr. Bu şrketler, uygulanan muhasebe poltkaları farklı olduğu çn her k ülkeye farklı fnansal tablolar hazırlamak zorunda kalmışlardır (İbş ve Özkan, 2006: 26 27). Bu ve benzer nedenler tüm dünyada ortak br muhasebe standartları setnn uygulanması gereğn ortaya çıkarmıştır. Muhasebe uygulamaları arasındak bu farklılıkları gdermek amacıyla yapılan çalışmaların en önemls Uluslararası Fnansal Raporlama Standartları'dır (UFRS). Br blg sstem olan muhasebeden beklenen faydaların sağlanablmes güvenlr fnansal tabloların üretlmesne bağlıdır. Fnansal tabloların güvenlr olması tüm dünyada ortak kabul görmüş muhasebe poltkalarının uygulanması le mümkündür. Bunu sağlayacak olan muhasebe standartlarıdır. Aynı fnansal tablo farklı yerlerde benzer şeklde yorumlanableceğnden, uluslararası alanda faalyet gösteren kş/kuruluşların karşı karşıya kaldıkları rskler bu standartlar sayesnde bell br oranda azalacaktır (Kuba, 2007: 18). Ortak muhasebe set (Mazars, 2005: 7): Farklı muhasebe uygulamalarından doğan ek malyetler azaltablr, Yenden fnansal tablo hazırlama gereğn ortadan kaldırablr, Fnansal tablolara ve şletmelere olan güven arttırablr. Buna karşın Sunder (2006) gb bazı yazarlar tekdüze br fnansal raporlama standardı setn eleştrmektedrler. Bunun yerne farklı kesmlerce oluşturulacak ve rekabete açık değşk standartların daha başarılı olacağını düşünmektedrler. Onlara göre her standart kend müştersn çekecek ve oluşan rekabet ortamında dama en güzel uygulama ortaya çıkablecektr. Çünkü tek set standartta muhasebe mesleğnn sosyal yönü göz ardı edlmekte ve her şey standartta belrlenmektedr. Bu se muhasebeclern yaratıcılığını olumsuz yönde etklemektedr (Sunder, 2006: 6-10). Uluslararası Muhasebe Standartları (UMS/UFRS) tüm dünyada gderek yaygınlaşmaktadır. Brçok ülke ulusal düzenlemeler le UMS/UFRS arasında harmonzasyon 26

3 Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 çalışmaları yapmaktadır. UMS/UFRS çerçevesnde hazırlanan fnansal tablolarda gerçeğe uygun görünümün ön planda tutulması amaçlanmaktadır. Ülkelern ulusal muhasebe standartlarına ve düzenlemelerne göre hazırlanan fnansal tablolar, özellkle uluslararası pyasalara ve yabancı yatırımcılara stenen fnansal blgy sunmada yetersz kalmaktadır. Bu bakımdan fnansal tabloların gerçek, şeffaf, tutarlı, anlaşılablr ve karşılaştırılablr olmaları gerekmektedr. Bu bağlamda uluslararası pyasalarda yer alan şletmeler, kurumsal yatırımcılar, fnansal analstler ve dğer unsurlar arasında letşmn sağlanmasında, malyetlern azaltılmasında UMS/UFRS ler önem arz etmektedr (Atmaca ve Çelenk, 2011: 114; Üstünel, 2006: 18). UMS/UFRS lern en belrgn faydası, ulusal yerne daha global br yaklaşımın benmsenecek olmasıdır. Pek çok şletme UFRS y benmsemenn yabancı pyasalara grş önces etkl br yöntem olduğunu kabul etmektedr. Küresel sermaye pyasalarının UMS/UFRS lerden faydalanması le fnansal tabloların karşılaştırmaları da kolaylaşmaktadır. Ayrıca bu standartların dünya genelnde kullanılması, yatırımcıların güven düzeylern olumlu yönde etklemektedr (Atmaca ve Çelenk, 2011: 115; Cabrera, 2008: 36-37). UMS/UFRS şletmelern düzenledkler fnansal tabloları hem bçmsel hem de çerk olarak etklemektedr. Bu tür etkler, şletmeler çn stratejk kararların alınmasında öneml yer olan fnansal analz sonuçlarını da değştrmektedr (Atmaca ve Çelenk, 2011: 113). Bu çalışmanın üç temel amacı vardır. Bunlardan brncs, farklı raporlama standartlarına göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılık olup olmadığını belrlemektr. Çalışmanın knc amacı, farklı standartlara göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le hsse sened getrler arasındak lşklern belrlenmes ve bu lşklern farklılık gösterp göstermedğnn tespt edlmesdr. Çalışmanın üçüncü amacı se, farklı standartlara göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le frma değerler arasındak lşklern belrlenmes ve bu lşklern farklılık gösterp göstermedğnn tespt edlmesdr. Çalışmada şrketlern pyasa değerlernn fnansal oranlarla karşılaştırılmasının yapılablmes çn doğal logartmaları dkkate alınmıştır. Şrketlern hsse sened getrler se al-ve-tut getr (buy and hold) yöntem kullanılarak hesaplanmıştır. Yukarıdak amaçları gerçekleştrmek çn 2004 yılında İMKB malat sektöründe faalyet gösteren 91 şrketn mal tabloları kullanılmıştır. Borsada şlem gören şrketler, 2005 yılında UFRS ye göre lk kez mal tablo düzenlemşlerdr. Daha sonra, düzenlenen mal tabloların karşılaştırılablr olablmes çn br yıl önce açıklanan 2004 tablo verlern UFRS ye dönüştürmüşlerdr. Dolayısıyla 2004 yılı boyunca hsse sened getrler ve pyasa değerler UFRS ye uygun olmayan verler üzernden oluşmuştur. Br başka deyşle, 2005 yılı sonunda UFRS ye uyarlanan 2004 yılı verlernn, 2004 yılı şrket hsselerndek fyatı etklemes mümkün olamazdı. Zaten yatırımcılar kararlarını UFRS ye uygun olmayan 2004 verleryle almışlardır. Dolayısıyla, makaleden beklenen sonucun elde edlmes kaçınılmazdı. Ancak çalışmanın knc ve üçüncü amacının elde edlmes çn başkaca br ver set bulmak 27

4 The Journal of Accountng and Fnance January/2012 mümkün olmadığından bu çalışma, karşılaştırılablr lgl ver setne ulaşmanın mümkün olduğu durumlar çn br model öners olarak gelştrlmştr. 2. Lteratür Araştırması Fnansal tabloların amacı, br şletmenn faalyetler ve çnde bulunduğu durum hakkında dış dünyaya blg vermektr. Başka br deyşle, çeştl fnansal tablo kullanıcılarına, ekonomk kararlar verrken faydalanmaları çn şletmenn fnansal durumu, performansı (faalyet sonuçları) ve fnansal durumundak değşklkler hakkında blg sağlamaktır. Fnansal tablolar aracılığıyla sunulan blglern, üçüncü kşlern ve özellkle yatırımcıların karar almalarına yardımcı olacak şeklde doğru, anlaşılır, güvenlr, karşılaştırılablr olması ve fnansal blgden beklenen faydanın arttırılması belrgn br şeklde öne çıkmıştır (Türker, 2009: 3; Mısırlıoğlu, 2006: 23-34). Fnansal tabloların bu faydaları sağlaması onların genel kabul görmüş br standart çerçevesnde hazırlanmasına bağlıdır. Yukarıda da fade edldğ gb uygulanan standartların farklı olması fnansal tabloları şekl ve çerk olarak değştrmektedr. Fnansal tabloların karşılaştırablrlk düzeylern azaltıcı etklern başında farklı fnansal tablo hazırlama yükümlülüklernn olması gelmektedr. Bu durum aynı zamanda fnansal tablolarda şeffaflık problemn de berabernde getrmektedr. UMS/UFRS le uyumlu fnansal tablolardan sağlanan blgler, bu tür sorunlardan kaçınmada öneml br adım durumundadır. Bunun yanında bu tür standartlara göre hazırlanan fnansal tablolar, lgl kullanıcılar çn yenden düzenleme gereğn ortadan kaldırmakta ve sonuç olarak bu tabloların fnansal analz surec daha etkn br hale gelmektedr. Aynı şlemn farklı şekllerde kayıtlara alınması ve bunun sonucunda farklı fnansal tabloların elde edlmes fnansal tablo kullanıcılarının yanlış kararlar vermesne neden olablmektedr. Bu durum şletmenn fnansal tablolar ve analznde öneml kararların etknlğn azaltmaktadır (Atmaca ve Çelenk, 2011: 116; Sağlam vd., 2009: 3; Bekç ve Özdemr, 2006: 144). Uygulanan muhasebe poltka ve amaçlarının farklı olması da fnansal tabloları etklemektedr. Örneğn SPK kamuyu aydınlatma lkesn amaç ednrken, verg mevzuatı mal kârlar üzerne odaklanmıştır. Bu amaçla oluşturulacak k farklı fnansal tablonun kalemler de farklı olmaktadır (Kshalı, 2001: 46-48). UFRS nn fnansal tablolar üzerndek etks çeştl araştırmacılar tarafından ele alınmıştır. Bu araştırmaların brçoğunda UFRS nn fnansal raporlamanın kaltesn arttırdığı sonucuna varılmıştır. Yatırımcılar açısından ele alındığında hsse sened fyatlarından hareketle yatırımcıların standart temell raporlamaya daha fazla dkkat ettkler ve lgl mal tabloları karar alma sürecnde kullandıkları sonucuna ulaşılmıştır (Morrs vd., 2006: 57; Daske ve Gebhardt, 2006: 20; Chrstan, 2003: ; Daske, 2006: ; Ashbaugh ve Olsson, 2002: ; Ashbaugh ve Pncus, 2001: ). Buna karşın Dan tarafından Çn de yapılan br araştırmada, Çn standartlarıyla (Chnese GAAP) oluşturulan fnansal 28

5 Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 tabloların UMS/UFRS ye göre oluşturulan fnansal tablolara göre hsse sened fyatlarıyla daha fazla lşkl olduğu tespt edlmştr (Dan, 2003: 1-25). Söz konusu çalışmalar Türkye de de yapılmıştır. Aksu ve Kösedağ (2006) UMS/UFRS ve kurumsal yönetm lkeler uygulamasının fnansal tabloların şeffaflığı ve kamuyu aydınlatmada etkl olduğu sonucuna varmışlardır. Benzer şeklde Sayar (2006) bankacılık sektöründe UFRS uygulayan bankalarda kamuyu aydınlatma sevyes le lkdte arasında güçlü br lşk tespt etmştr. Kutukız (2005) mal oranları hesaplarken net kar yerne UMS/UFRS ye göre bulunan faalyet kârının kullanılmasının şletme performansını daha doğru gösterdğ sonucuna ulaşmıştır. Gücenme ve Arsoy (2006) muhasebe standartlarına ve ulusal mevzuata göre farklı düzenlenen nakt akım tablosu le fnansal performansın ölçülmesn ncelemşlerdr. Muhasebe standartlarına göre hazırlanan nakt akım tablosunun, Tekdüzen Muhasebe Sstemne göre hazırlanan klask nakt akım tablosuna göre şletmenn performansını daha gerçekç gösterdğ sonucuna ulaşmışlardır. Atmaca ve Çelenk yaptıkları araştırmada, UMS ve UFRS lern şletmelern fnansal analzlernn kalte düzeyne olumlu yönde etkde bulundukları sonucuna ulaşmışlardır. (Atmaca ve Çelenk, 2011: ). Çelk vd. (2007) tarafından yapılan araştırma, muhasebe standartlarının ulusal düzenlemelere göre hazırlanan mal tabloları değştrdğ ve analz sürecnde kullanılan çeştl rasyoları etkledğ sonucunu göstermektedr. Benzer sonuçlar Ağca ve Aktaş (2007) ve Özbarlas (2009) tarafından da tespt edlmştr. 3. Araştırmanın Amacı, Kapsamı ve Yöntem Türkye de hsse senetler borsada şlem gören şrketlerden, 2005 yılında zorunlu olarak lk kez UFRS ye uyumlu mal tablolarını hazırlamış olan şrketler, 2004 yılında hem UFRS ye uyumlu (Ser:XI, No:25) teblğe göre hem de UFRS ye uyumlu olmayan daha öncek düzenlemelere (Tarh malyetl (Ser:XI, No:1)/Enflasyona göre düzeltlmş (Ser:XI, No:20)) göre mal tablolarını hazırlamışlardır. Bu durum farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılık olup olmadığını ve farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranların hsse sened getrlern ve frma değerlern açıklamada farklılık gösterp göstermedğn belrlememz sağlayacaktır. Bu doğrultuda çalışmanın üç temel amacı vardır. Çalışmanın brnc amacı, farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılık olup olmadığını belrlemektr. Çalışmanın knc amacı, farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le hsse sened getrler arasındak lşkler belrlemek ve bu lşklern farklılık gösterp göstermedğn tespt etmektr. Çalışmanın üçüncü amacı se farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le frma değerler arasındak lşkler belrlemek ve bu lşklern farklılık gösterp göstermedğn tespt etmektr. 29

6 The Journal of Accountng and Fnance January/2012 İstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda (İMKB) şlem gören şrketlern fnansal raporlarının sunuluşunda farklılık olması ve fnansal oranların karşılaştırılmasında bütünlük sağlayablmek amacıyla çalışmanın kapsamı malat sektörü le sınırlandırılmıştır yılında mal tablolarını UFRS ye uyumlu SPK teblğne (Ser:XI, No:25) göre zorunlu olarak lk kez yayımlayacak 91 şrket bulunmaktadır. Daha önce belrtldğ üzere bu şrketler 2004 yılına lşkn mal tablolarını hem UFRS ye göre hem de daha öncek düzenlemelere (Tarh malyetl (Ser:XI, No:1)/Enflasyona göre düzeltlmş (Ser:XI, No:20)) göre hazırlamışlardır. Böylece çalışmanın kapsamı 91 şrketten oluşmaktadır. Çalışma kapsamındak şrketlern faalyet gösterdkler malat alt sektörler ve İMKB kodları aşağıdak Tablo 1 de gösterlmştr. Tablo 1: Şrketlern Faalyet Gösterdkler İmalat Alt Sektörler ve İMKB Kodları İMALAT ALT SEKTÖRLERİ Gıda, İçk ve Tütün Dokuma, Gym Eşyası ve Der Orman Ürünler ve Moblya Kağıt Ve Kağıt Ürünler, Basım ve Yayın Kmya, Petrol, Kauçuk ve Plastk Ürünler Taş ve Toprağa Dayalı Sanay Metal Ana Sanay Metal Eşya, Makne ve Gereç Yapım Dğer İmalat Sanay ŞİRKETLERİN İMKB KODLARI ERSU, FRIGO, KERVT, KNFRT, KRSTL, MERKO, PENGD, SELGD, SKPLC, TUKAS, VANET, ULKER AKALT, ALTIN, ARSAN, ATEKS, BERDN, CEYLN, DERIM, DESA, ESEMS, GEDİZ, KRTEK, LUKSK, MEMSA, MNDRS, MTEKS, SONME, VAKKO, YATAS, OKANT GENTS, KLBMO ALKA, BAKAB, DENTA, ISAMB, KAPLM, KARTN, KOZAD, TİRE AKSA, ALKİM, BAGFS, CBSBO, EGGUB, EPLAS, GOODY, GUBRF, HEKTS, PETKM, PİMAS, PRTAS, TUPRS ADANA, AFYON, BOLUC, BSOKE, BTCIM, BUCIM, ECYAP, EGSER, GOLTS, HZNDR, KONYA, KUTPO, MRDIN, NUHCM, UNYEC, USAK BURCE, BURVA, CEMTS, DMSAS, EREGL, FENIS, IZMDC, KRDMD, SARKY ALCAR, BFREN, EGEEN, EMKEL, GEREL, IHEVA, KLMSN, MUTLU, PARSN, PRKAB, VESTL SERVE Çalışmanın amacına yönelk olarak kullanılan fnansal oranlar, şrketlern aylık hsse sened getrler ve şrketlern pyasa değerlerne lşkn verler İMKB nn resm web stesnden (http://www.mkb.gov.tr) elde edlmştr. Elde edlen verlerden, değşkenlern hesaplanması Mcrosoft Excell programı yardımıyla yapılmış olup, verlern analz edlmesnde se SPSS 15 İstatstk Paket Programı kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan fnansal oranlar şrketlern lkdte durumunun analznde kullanılan oranlar, varlıkların kullanım etknlğn belrten oranlar, mal yapının analznde kullanılan oranlar ve kârlılık oranları olmak üzere 4 ana başlık altında gruplandırılmıştır. Her br gruba at oranlar ve hesaplanmaları aşağıdak Tablo 2 de gösterlmştr. 30

7 Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Tablo 2: Analzde Kullanılan Fnansal Oranlar ve Hesaplanmaları Sembol Oranlar Hesaplanması Lkdte Oranları L1 Car Oran Dönen Varlıklar /Kısa Vadel Borç L2 Ast-Test Oranı (Dönen Varlıklar - Stoklar) / Kısa Vadel Borç L3 Nakt Oranı (Hazır Değerler+Menkul Kıymetler) /Kısa Vadel Borç L4 Stok Bağımlılık Oranı Kısa Vadel Yabancı Kaynaklar-(Hazır Değerler + Menkul Kıymetler + Alacaklar)/Stoklar Faalyet Oranları D1 Stok Devr Hızı Satışların Malyet / Stoklar D2 Alacak Devr Hızı Net Satışlar / Tcar Alacaklar D3 Dönen Varlık Devr Hızı Net Satışlar / Dönen Varlık D4 Duran Varlık Devr Hızı Net Satışlar / Duran Varlık D5 Aktf Devr Hızı Net Satışlar / Aktfler D6 Özkaynak Devr Hızı Net Satışlar / Öz Sermaye Malı Yapı Oranları M1 Kaldıraç Oranı Yabancı Kaynaklar / Toplam Aktf M2 Borçlanma Oranı Yabancı Kaynaklar / Özkaynaklar M3 Kısa Vadel Borç/Toplam Aktf Kısa Vadel Borç/Toplam Aktf M4 Uzun Vadel Borç/Toplam Aktf Uzun Vadel Borç/Toplam Aktf M5 Kısa Vadel Borç/Yabancı Kısa Vadel Borç/Yabancı Kaynaklar Kaynaklar Karlılık Oranları K1 Özsermaye Karlılık Oranı Net Kar / Öz Sermaye K2 Aktf Karlılık Oranı Net Kar / Toplam Aktf Çalışmada şrketlern pyasa değerlernn fnansal oranlarla karşılaştırılmasının yapılablmes çn doğal logartmaları dkkate alınmıştır. Şrketlern hsse sened getrler se al-ve-tut getr (buy and hold) yöntem kullanılarak hesaplanmıştır. Al-ve-tut getr yöntemne (BHR) göre şrket aylık hsse sened getrler r t ;. şrketn t ayı boyunca hsse sened getrsn göstermek üzere aşağıdak Formül (1) e göre hesaplanmıştır. t 1 1 t=12 (1) BHR r t 1 Al-ve-tut getr yöntemne (BHR) göre şrket hsse sened getrler hesaplanırken, şrketlern aylık hsse sened getrlerne lşkn verler İMKB nn resm web stesnden (http://www.mkb.gov.tr) elde edlmştr. Şrketlern aylık hsse sened getrler hesaplanırken aşağıdak Formül (2) kullanılmıştır. 1 F * BDL BDZ 1 R* BDL T F G (2) F 1 31

8 The Journal of Accountng and Fnance January/2012 tutarı. Burada; G : ayına at getr. F : ayına at en son kapanış fyatı. BDL : Ay çnde alınan bedell hsse aded. BDZ : Ay çnde alınan bedelsz hsse aded. R : Rüçhan hakkı kullanma fyatı. T : Ay çnde 1.000,-TL/1 YTL nomnal değerl br hsse senedne ödenen net temettü F : ayından br öncek aya at en son kapanış fyatıdır. 1 Çalışmanın brnc amacı olan farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılık olup olmadığını belrlemeye yönelk olarak aşağıdak hpotez oluşturulmuştur. Hpotez 1 Ho: Farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılık yoktur. Çalışmanın knc ve üçüncü amacı olan, farklı muhasebe düzenlemelerne göre (a: UFRS ye göre hazırlanmamış b:ufrs ye göre hazırlanmış) hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le hsse sened getrler ve frma değerler arasındak lşklern belrlenmes ve bu lşklern farklılık gösterp göstermedğn ortaya koymak amacıyla aşağıdak hpotezler gelştrlmştr. Hpotez 2a H 0 : Şrketlern UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolarından elde edlen fnansal oranlar le hsse sened getrler arasında lşk yoktur. Hpotez 2b H 0 : Şrketlern UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolarından elde edlen fnansal oranlar le hsse sened getrler arasında lşk yoktur. Hpotez 3a H 0 : Şrketlern UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolarından elde edlen fnansal oranlar le şrketlern pyasa değerler arasında lşk yoktur. Hpotez 3b H 0 : Şrketlern UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolarından elde edlen fnansal oranlar le şrketlern pyasa değerler arasında lşk yoktur. Çalışmanın brnc amacına yönelk oluşturulan hpotez (Hpotez 1) test etmek çn, öncelkl olarak değşkelern normal dağılım gösterp göstermedğ tespt edlmeldr. Değşkenlern normal dağılıma uygunluğunu test etmek çn Kolmogorov-Smrnov ve Shapro-Wlk testler dkkate alınmıştır. Normal dağılıma uygunluk dkkate alınarak farklı raporlama standartlarına göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılık olup olmadığı (Hpotez 1) parametrk (bağımlı k örnek t-test) ve parametrk olmayan (Wlcoxon Sgned Rank test) statstk yöntemler kullanılarak tespt edlmeye çalışılmıştır. Bağımlı k örnek t-test, aynı örneklem grubundan elde edlen k 32

9 Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 farklı ölçüm arasındak ortalamaların test edlmesnde kullanılır. Wlcoxon Sgned Rank test se bağımlı k örnek t-testnn parametrk olmayan alternatfdr. Çalışmanın knc ve üçüncü amacına yönelk oluşturulan hpotezler (H2a, H2b, H3a, H3b) test etmek amacıyla aşağıdak ekonometrk modeller oluşturulmuştur. BHR 0 1 L 1 2 L 2 3 L 3 4 L 4 5 D 1 6 D 2 7 D 3 8 D 4 9 D 5 10 D 6 11 M1 12 M 2 13 M 3 14 M 4 15 M 5 16 K1 17 K 2 LNPİY 0 1 L 1 2 L 2 3 L 3 4 L 4 5 D 1 6 D 2 7 D 3 8 D 4 9 D 5 10 D 6 11 M1 12 M 2 13 M3 14 M 4 15 M5 16 K1 17 K 2 (2) (3) Yukarıdak modellerde; BHR :. Şrketn 2004 yılına lşkn hsse sened getrsn, LNPİY :. Şrketn 2004 yılına lşkn pyasa değernn doğal logartmasını, L 1 :. Şrketn 2004 yılına lşkn car oranını, L 2 :. Şrketn 2004 yılına lşkn ast-test oranını, L 3 :. Şrketn 2004 yılına lşkn nakt oranını, L 4 :. Şrketn 2004 yılına lşkn stok bağımlılık oranını, D 1 :. Şrketn 2004 yılına lşkn stok devr hızını, D 2 :. Şrketn 2004 yılına lşkn alacak devr hızını, D 3 :. Şrketn 2004 yılına lşkn dönen varlık devr hızını, D 4 :. Şrketn 2004 yılına lşkn duran varlık devr hızını, D 5 :. Şrketn 2004 yılına lşkn aktf devr hızını, D 6 :. Şrketn 2004 yılına lşkn özkaynak devr hızını, M 1 :. Şrketn 2004 yılına lşkn kaldıraç oranını, M 2 :. Şrketn 2004 yılına lşkn borçlanma oranını, M 3 :. Şrketn 2004 yılına lşkn Kısa Vadel Borç/Toplam Aktf oranını, M 4 :. Şrketn 2004 yılına lşkn Kısa Vadel Borç/Toplam Aktf oranını, M 5 :. Şrketn 2004 yılına lşkn Kısa Vadel Borç/Yabancı Kaynaklar oranını, K 1 :. Şrketn 2004 yılına lşkn özsermaye karlılık oranını, 33

10 The Journal of Accountng and Fnance January/2012 K 2 :. Şrketn 2004 yılına lşkn aktf karlılık oranını, : Hata term n göstermektedr. Yukarıdak ekonometrk modellern tahmn edlmesnde En Küçük Kareler yöntem kullanılmıştır. Çoklu doğrusal regresyon analznde model seçm ve en y modeln belrlenmes çn modeldek açıklayıcı değşken sayısı 5 n üzernde se adımsal yöntemler uygulanır. Bu yöntemler lerye doğru seçm (forward selecton), adımsal (stepwse) regresyon yöntem ve gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntemlerdr. Çalışmada model seçm ve en y modeln belrlenmes çn gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntem kullanılmıştır. Bu yöntemde, tüm bağımsız değşkenler modele dâhl edlr. Sonra en güçsüz bağımsız değşken modelden çıkarılır ve regresyon tekrar hesaplanır. Modelden çıkarılan bağımsız değşkenn modele katkısı br hpotez testyle test edlr. Test sonucunda bağımsız değşkenn modele katkısı statstksel olarak anlamlıysa lgl değşken modelde kalır, değlse değşken modelden çıkarılır. Bu süreç sadece yararlı bağımsız değşkenler modelde kalıncaya değn tekrarlanır. Çalışmada yukarıda açıklanan gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntem kullanılarak elde edlen modellerden en y modeln seçmnde, düzeltlmş R 2 (açıklayıcılık gücü) ve düzeltlmş R 2 nn anlamlılığının br ölçüsü olan ve aynı zamanda tahmn edlmş regresyonun bütün olarak anlamlılığının da br ölçüsü olan F test değerler kullanılmıştır. (Gujarat, 2001, 249). En y model belrlenrken en yüksek açıklayıcılık düzeyne (düzeltlmş R 2 ) sahp model; düzeltlmş R 2 değer eşt olan modellerde se F test en yüksek (F testnn en düşük olasılık değer, p) olan model en y model olarak dkkate alınmıştır. Çalışmada kullanılan değşkenler arasında otokorelasyon olup olmadığı Durbn- Watson test le belrlenmştr. Durbn-Watson test değerlernn 1,5-2,5 arasında olması değşkenler arasında otokorelasyon olmadığını fade etmektedr (Kalaycı, 2006: 267). Aşağıda her br analz dönem çn model sonuçlarını gösteren tablolar ncelendğnde Durbn- Watson test değerler yukarıda değnlen sınırlar arasında kaldığı çn modellerde kullanılan değşkenler arasında otokorolesyon olmadığı anlaşılmaktadır. 4. Araştırmanın Bulguları Farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılık olup olmadığını belrlemeye yönelk oluşturulan hpotez test etmek çn öncelkl olarak değşkenlern normal dağılıma uygunluğunun test edlmes gerekmektedr. Çalışmada değşkenlern normal dağılıma uygunluğu Kolmogorov-Smrnov ve Shapro-Wlk testleryle elde edlmeye çalışılmıştır. Elde edlen test sonuçları aşağıdak Tablo 3 te gösterlmştr. 34

11 Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Tablo 3: Kolmogorov-Smrnov ve Shapro-Wlk Normallk Test Sonuçları Fnansal Kolmogorov-Smrnov Shapro-Wlk Oran İstatstk p İstatstk p al1 0,202 0,000 0,770 0,000 bl1 0,180 0,000 0,768 0,000 al2 0,213 0,000 0,719 0,000 bl2 0,208 0,000 0,722 0,000 al3 0,312 0,000 0,524 0,000 bl3 0,306 0,000 0,527 0,000 al4 0,241 0,000 0,674 0,000 bl4 0,207 0,000 0,691 0,000 ad1 0,522 0,000 0,084 0,000 bd1 0,154 0,000 0,874 0,000 ad2 0,450 0,000 0,124 0,000 bd2 0,347 0,000 0,340 0,000 ad3 0,524 0,000 0,083 0,000 bd3 0,102 0,021 0,945 0,001 ad4 0,518 0,000 0,083 0,000 bd4 0,220 0,000 0,578 0,000 ad5 0,526 0,000 0,083 0,000 bd5 0,114 0,005 0,949 0,001 ad6 0,526 0,000 0,106 0,000 bd6 0,495 0,000 0,106 0,000 am1 0,150 0,000 0,769 0,000 bm1 0,133 0,000 0,759 0,000 am2 0,525 0,000 0,087 0,000 bm2 0,499 0,000 0,101 0,000 am3 0,125 0,001 0,821 0,000 bm3 0,124 0,001 0,809 0,000 am4 0,241 0,000 0,642 0,000 bm4 0,254 0,000 0,596 0,000 am5 0,092 0,036 0,929 0,000 bm5 0,154 0,000 0,879 0,000 ak1 0,509 0,000 0,110 0,000 bk1 0,478 0,000 0,099 0,000 ak2 0,499 0,000 0,103 0,000 bk2 0,149 0,000 0,945 0,001 a: UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranları, b: UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranları göstermektedr. Tablo 3 ncelendğnde farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranların hçbrnn normal dağılıma uygunluk göstermedğ (p<0,05) görülmektedr. Bu yüzden, farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılık olup olmadığını test etmede Wlcoxon Sgned Rank test sonuçları kullanılmıştır. 35

12 The Journal of Accountng and Fnance January/2012 Tablo 4: Wlcoxon Sgned Rank Test Sonuçları Sembol Oranlar Wlcoxon Sgned Ranks Test Z İstatstğ p L1 Car Oran -0,336 0,737 L2 Ast-Test Oranı -0,364 0,716 L3 Nakt Oranı -0,610 0,542 L4 Stok Bağımlılık Oranı -4,304 0,000* D1 Stok Devr Hızı -1,593 0,111 D2 Alacak Devr Hızı -5,837 0,000* D3 Dönen Varlık Devr Hızı -1,113 0,266 D4 Duran Varlık Devr Hızı -3,873 0,000* D5 Aktf Devr Hızı -2,747 0,006* D6 Özkaynak Devr Hızı -0,867 0,386 M1 Kaldıraç Oranı -0,360 0,719 M2 Borçlanma Oranı -0,471 0,638 M3 Kısa Vadel Borç/Toplam Aktf -2,986 0,003* M4 Uzun Vadel Borç/Toplam Aktf -1,500 0,134 M5 Kısa Vadel Borç/Yabancı Kaynaklar -2,022 0,043** K1 Özsermaye Karlılık Oranı -0,851 0,395 K2 Aktf Karlılık Oranı -0,211 0,833 *, **; sırasıyla %1 ve %5 anlamlılık düzeylern göstermektedr. Tablo 4 ten de görüldüğü üzere, UFRS ye göre hazırlanmış ve UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlardan; stok bağımlılık oranı, alacak devr hızı, duran varlık devr hızı, aktf devr hızı ve kısa vadel borç/toplam aktf oranı %1 anlamlılık düzeynde; kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranı se %5 anlamlılık düzeynde statstksel açıdan anlamlı farklılık göstermektedr. Elde edlen test sonuçları, dğer fnansal oranlar çn statstksel açıdan anlamlı br farklılığın olmadığını göstermektedr. Elde edlen bu sonuçlar çerçevesnde çalışmanın brnc amacına yönelk oluşturulan Hpotez 1; stok bağımlılık oranı, alacak devr hızı, duran varlık devr hızı, aktf devr hızı ve kısa vadel borç/toplam aktf oranı çn reddedlmş, dğer oranlar çn se kabul edlmştr. Çalışmanın knc amacına yönelk oluşturulan Hpotez 2a nın test edlmesne ve UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le hsse sened getrler arasındak lşkler belrleyecek en y modeln tespt edlmesne yönelk olarak gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntemnden elde edlen modellere lşkn statstkler aşağıdak Tablo 5 te gösterlmştr. 36

13 Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Tablo 5: BHR Model Seçm (UFRS ye Göre Hazırlanmamış Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle) MODELDEKİ BAĞIMSIZ MODEL DEĞİŞKENLER R 2 DÜZELTİLMİŞ R 2 F p 1 L1,L2,L3,L4,D1,D2,D3,D4, 0,322 0,176 2,199 0,012 D5,D6,M1,M2,M4,M5,K1,K2 2 L1,L2,L3,L4,D1,D2,D3,D4, 0,322 0,187 2,377 0,007 D5,D6,M1,M2,M5,K1,K2 3 L1,L2,L3,L4,D1,D2,D4,D5, 0,322 0,197 2,577 0,004 D6,M1,M2,M5,K1,K2 4 L1,L2,L3,L4,D2,D4,D5, 0,321 0,206 2,799 0,003 D6,M1,M2,M5,K1,K2 5 L1,L2,L4,D2,D4,D5,D6 0,318 0,213 3,034 0,002 M1,M2,M5,K1,K2 6 L1,L2,D2,D4,D5,D6, 0,317 0,222 3,329 0,001 M1,M2,M5,K1,K2 7 L1,L2,D2,D4,D5, 0,314 0,228 3,663 0,000 M1,M2,M5,K1,K2 8 L1,L2,D2,D4,D5, 0,309 0,232 4,015 0,000 M1,M2,M5,K1 9 L1,L2,D2,D4,D5,M1,M2,K1 0,290 0,221 4,196 0, L1,L2,D2,D4,D5,M2,K1 0,279 0,218 4,579 0,000 Tablo 5 ncelendğnde gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntemyle hsse sened getrler ve fnansal oranlar arasındak lşky temsl eden 10 adet regresyon denklem bulunmaktadır. Bu modellere lşkn düzeltlmş R2 ve F test sonuçlarına göre fnansal oranlar le hsse sened getrler arasındak lşkler belrleyecek olan en y modeln 8. model (düzeltlmş R2= 0,232, F= 4,015 ve p= 0.000) olduğu görülmektedr. 8. modele göre elde edlen analz sonuçları aşağıdak Tablo 6 da gösterlmştr. Tablo 6: BHR Model (UFRS ye Göre Hazırlanmamış Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle) MODEL R 2 Düzeltlmş R 2 Durbn-Watson F Anlamlılık 8 0,309 0,232 2,215 4,015 0,000 Model Standartlaştırılmamış Katsayılar Standartlaştırılmış Katsayılar BHR β Standart hata β t-değer Anlamlılık Sabt 0,845 0,408 2,072 0,041** L1-0,380 0,148-1,036-2,558 0,012** L2 0,384 0,171 0,870 2,242 0,028** D2 0,012 0,003 0,372 3,940 0,000* D4-0,053 0,029-0,237-1,831 0,071 D5 0,469 0,208 0,300 2,258 0,027** M1-0,398 0,251-0,193-1,589 0,116 M2-0,032 0,018-2,493-1,782 0,078 M5-0,540 0,371-0,155-1,453 0,150 K1 0,234 0,133 2,473 1,761 0,082 *, **; sırasıyla %1 ve %5 anlamlılık düzeylern göstermektedr. Tablo 6 dan da görüldüğü üzere modeln br bütün olarak anlamlılığını test etmey sağlayan varyans analz sonucu (F değer= 4,015, Anlamlılık=0,000); modeln br bütün 37

14 The Journal of Accountng and Fnance January/2012 olarak (statstksel açıdan % 1 anlamlılık düzeynde) her düzeyde anlamlı olduğunu göstermektedr. Regresyon analz sonucuna göre modelde yer alan bağımsız değşkenlern bağımlı değşkende meydana gelen değşm açıklama oranı (Düzeltlmş R 2 ) %23,2 dr. UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlardan; ast-test oranı (L2), alacak devr hızı oranı (D2), aktf devr hızı (D5) ve özsermaye karlılık oranı (K1) şrketlern hsse sened getrlern poztf yönde etklerken, dğer fnansal oranlar negatf yönde etklemektedr. İstatstksel olarak anlamlılık düzeyler dkkate alındığında se şrketlern hsse sened getrlern, % 1 anlamlılık düzeynde alacak devr hızı (D2), % 5 anlamlılık düzeynde se car oran (L1), ast-test oranı (L2) ve aktf devr hızı (D5) etklemektedr. Bu sonuçlara göre, çalışmanın knc amacı kapsamında oluşturulan Hpotez 2a; car oran (L1), ast-test oranı (L2), alacak devr hızı (D2) ve aktf devr hızı (D5) çn reddedlmştr. Dğer br fadeyle UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlardan; car oran (L1), ast-test oranı (L2), alacak devr hızı (D2) ve aktf devr hızı (D5) le şrketlern hsse sened getrler arasında statstksel olarak anlamlı br lşk vardır. Aşağıdak Tablo 7, Hpotez 2b nn test edlmesne yönelk olarak en y modeln tespt edlmesnde kullanılan gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntemnden elde edlen modellere lşkn statstkler göstermektedr. Tablo 7: BHR Model Seçm (UFRS ye Göre Hazırlanmış Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle) DÜZELTİLMİŞ F p MODEL MODELDEKİ BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLER R 2 R 2 1 L1,L2,L3,L4,D1,D2, 0,151 0,021 1,159 0,327 M1,M2,M4,M5,K1,K2 2 L1,L3,L4,D1,D2, 0,151 0,032 1,273 0,255 M1,M2,M4,M5,K1,K2 3 L1,L3,L4,D1, 0,150 0,044 1,412 0,190 M1,M2,M4,M5,K1,K2 4 L1,L3,L4,D1, 0,149 0,054 1,573 0,138 M1,M4,M5,K1,K2 5 L1,L3,L4,D1, 0,149 0,066 1,791 0,091 M1,M4,M5,K2 6 L1,L3,L4,D1, 0,146 0,074 2,025 0,061 M4,M5,K2 7 L1,L3,D1, M4,M5,K2 0,142 0,081 2,320 0,040 Tablo 7, gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntemyle hsse sened getrler ve fnansal oranlar arasındak lşky temsl eden 7 adet regresyon denklem elde edldğn göstermektedr. Bu modellere lşkn düzeltlmş R 2 ve F test sonuçlarına göre fnansal oranlar le hsse sened getrler arasındak lşkler belrleyecek olan en y modeln 38

15 Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/ model (düzeltlmş R 2 =0,081, F=2,320 ve p=0.040) olduğu görülmektedr. 7. modele göre elde edlen analz sonuçları aşağıdak Tablo 8 de gösterlmştr. Tablo 8: BHR Model (UFRS ye Göre Hazırlanmış Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle) MODEL R 2 Düzeltlmş R 2 Durbn-Watson F Anlamlılık BHR 0,142 0,081 2,029 2,320 0,040 Model Standartlaştırılmamış Katsayılar Standartlaştırılmış Katsayılar BHR β Standart β t-değer Anlamlılık hata Sabt 1,955 0,518 3,775 0,000* L1-0,224 0,078-0,650-2,857 0,005* L3 0,226 0,106 0,437 2,130 0,036** D1-0,007 0,004-4,569-1,820 0,072 M4-1,268 0,581-0,324-2,183 0,032** M5-1,396 0,516-0,406-2,704 0,008* K2 1,300 0,726 4,489 1,790 0,077 *, **; sırasıyla %1 ve %5 anlamlılık düzeylern göstermektedr. Tablo 8 e göre modeln anlamlılığını test etmey sağlayan varyans analz sonucu (F değer= 2,320, Anlamlılık= 0,040); modeln br bütün olarak (statstksel açıdan %5 anlamlılık düzeynde) her düzeyde anlamlı olduğunu göstermektedr. Regresyon analz sonucuna göre modelde yer alan bağımsız değşkenlern bağımlı değşkende meydana gelen değşm açıklama oranı (Düzeltlmş R 2 ) % 8,1 dr. UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde fnansal oranlardan; car oran (L1), stok devr hızı (D1), uzun vadel borç/toplam aktf oranı(m4), kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranı (M5) ve aktf karlılık oranı (K2) şrketlern hsse sened getrlern negatf yönde etklerken, nakt oranı (L3) poztf yönde etklemektedr. İstatstksel olarak anlamlılık düzeyler dkkate alındığında se şrketlern hsse sened getrlern, % 1 anlamlılık düzeynde car oran (L1) ve kısa vadel borç/yabancı kaynaklar (M5), % 5 anlamlılık düzeynde se nakt oranı (L3) ve uzun vadel borç/toplam aktf oranı (M4) etklemektedr. Bu sonuçlara göre, çalışmanın knc amacı kapsamında oluşturulan Hpotez 2b; car oran (L1), nakt oranı (L3), uzun vadel borç/toplam aktf oranı (M4) ve kısa vadel borç/yabancı kaynaklar (M5) çn reddedlmştr. Dğer br fadeyle UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlardan; car oran (L1), nakt oranı (L3), uzun vadel borç/toplam aktf oranı (M4) ve kısa vadel borç/yabancı kaynaklar (M5) le şrketlern hsse sened getrler arasında statstksel olarak anlamlı br lşk vardır. Çalışmanın üçüncü amacına yönelk oluşturulan Hpotez 3a nın test edlmesne ve UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le şrketlern pyasa değerler arasındak lşkler belrleyecek en y modeln tespt edlmesne yönelk olarak gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntemnden elde edlen modellere lşkn statstkler aşağıdak Tablo 9 da gösterlmştr. 39

16 The Journal of Accountng and Fnance January/2012 Tablo 9: Pyasa Değer Model Seçm (UFRS ye Göre Hazırlanmamış Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle) DÜZELTİLMİŞ F p MODEL MODELDEKİ BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLER R 2 R 2 1 L1,L2,L3,L4,D1,D2,D3,D4, 0,428 0,304 3,454 0,000 D5,D6,M1,M2,M4,M5,K1,K2 2 L1,L3,L4,D1,D2,D3,D4, 0,427 0,313 3,731 0,000 D5,D6,M1,M2,M4,M5,K1,K2 3 L1,L3,D1,D2,D3,D4, 0,427 0,322 4,049 0,000 D5,D6,M1,M2,M4,M5,K1,K2 4 L1,L3,D1,D2,D3,D4, 0,427 0,330 4,408 0,000 D5,D6,M1,M2,M4,M5,K2 5 L1,L3,D2,D3,D4, 0,424 0,335 4,785 0,000 D5,D6,M1,M2,M4,M5,K2 6 L1,L3,D2,D3,D4, 0,416 0,335 5,113 0,000 D5,D6,M2,M4,M5,K2 7 L1,L3,D2,D4, 0,410 0,336 5,553 0,000 D5,D6,M2,M4,M5,K2 8 L1,L3,D2, 0,405 0,339 6,122 0,000 D5,D6,M2,M4,M5,K2 9 L1,L3,D2, 0,390 0,331 6,559 0,000 D5,M2,M4,M5,K2 10 L1,L3,D2, 0,379 0,326 7,233 0,000 D5,M4,M5,K2 11 L1,L3, D5,M4,M5,K2 0,365 0,320 8,062 0,000 Tablo 9 a göre gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntemyle şrketlern pyasa değerler ve fnansal oranlar arasındak lşky temsl eden 11 adet regresyon denklem bulunmaktadır. Bu modellere lşkn düzeltlmş R 2 ve F test sonuçlarına göre fnansal oranlar le hsse sened getrler arasındak lşkler belrleyecek olan en y modeln 8. model (düzeltlmş R 2 = 0,339, F= 6,122 ve p= 0.000) olduğu görülmektedr. 8. modele göre elde edlen analz sonuçları aşağıdak Tablo 10 da gösterlmştr. Tablo 10: Pyasa Değer Model (UFRS ye Göre Hazırlanmamış Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle) MODEL R 2 Düzeltlmş R 2 Durbn- F Anlamlılık Watson 8 0,405 0,339 2,183 6,122 0,000 Model Standartlaştırılmamış Katsayılar Standartlaştırılmış Katsayılar LnPİYASA β Standart β t- Anlamlılık hata Değer Sabt 14,632 0,952 15,374 0,000* L1-0,526 0,140-0,748-3,761 0,000* L3 0,793 0,201 0,740 3,952 0,000* D2-0,008 0,006-0,134-1,472 0,145 40

17 Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 D5 0,868 0,340 0,289 2,554 0,013** D6-0,055 0,039-2,824-1,411 0,162 M2 0,073 0,049 2,937 1,465 0,147 M4-4,874 1,005-0,682-4,850 0,000* M5-4,342 0,984-0,651-4,413 0,000* K2 6,738 1,229 0,506 5,483 0,000* *, **; sırasıyla %1 ve %5 anlamlılık düzeylern göstermektedr. Tablo 10 dan da görüldüğü üzere modeln anlamlılığını test etmey sağlayan varyans analz sonucu (F değer= 6,122, Anlamlılık=0,000); modeln br bütün olarak (statstksel açıdan %1 anlamlılık düzeynde) her düzeyde anlamlı olduğunu göstermektedr. Buna göre regresyon analz sonucunda modelde yer alan bağımsız değşkenlern bağımlı değşkende meydana gelen değşm açıklama oranının (Düzeltlmş R 2 ) %33,9 olduğu görülmektedr. UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde fnansal oranlardan; nakt oranı (L3), aktf devr hızı (D5), borçlanma oranı (M2) ve aktf karlılık oranı (K2) şrketlern pyasa değerlern poztf yönde etklerken, dğer fnansal oranlar negatf yönde etklemektedr. İstatstksel olarak anlamlılık düzeyler dkkate alındığında se şrketlern pyasa değerlern, % 1 anlamlılık düzeynde car oran (L1), nakt oranı (L3), uzun vadel borç/toplam aktf oranı (M4), kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranı (M5) ve aktf karlılık oranı (K2), % 5 anlamlılık düzeynde se aktf devr hızı (D5) etklemektedr. Bu sonuçlara göre, çalışmanın üçüncü amacı kapsamında oluşturulan Hpotez 3a; car oran (L1), nakt oranı (L3), aktf devr hızı (D5), uzun vadel borç/toplam aktf oranı (M4), kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranı (M5) ve aktf karlılık oranı (K2) çn reddedlmştr. Dğer br fadeyle UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlardan; car oran (L1), nakt oranı (L3), aktf devr hızı (D5), uzun vadel borç/toplam aktf oranı (M4), kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranı (M5) ve aktf karlılık oranı (K2) le şrketlern pyasa değerler arasında statstksel olarak anlamlı br lşk vardır. Aşağıdak Tablo 11 Hpotez 3b nn test edlmesne yönelk olarak en y modeln tespt edlmesnde kullanılan gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntemnden elde edlen modellere lşkn statstkler göstermektedr. Tablo 11: Pyasa Değer Model Seçm (UFRS ye Göre Hazırlanmış Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle) DÜZELTİLMİŞ F p MODEL MODELDEKİ BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLER R 2 R 2 1 L1,L2,L3,L4,D1,D2, 0,369 0,272 3,798 0,000 M1,M2,M4,M5,K1,K2 2 L1,L2,L3,D1,D2, 0,368 0,280 4,188 0,000 M1,M2,M4,M5,K1,K2 3 L1,L2,L3,D1, 0,362 0,282 4,535 0,000 M1,M2,M4,M5,K1,K2 4 L1,L2,L3,D1, 0,354 0,282 4,933 0,000 M2,M4,M5,K1,K2 5 L1,L3,D1, M2,M4,M5,K1,K2 0,346 0,282 5,423 0,000 41

18 The Journal of Accountng and Fnance January/ L1,L3,D1, M4,M5,K1,K2 7 L1,L3,D1, M4,M5,K2 0,333 0,277 5,931 0,000 0,331 0,283 6,924 0,000 Buna göre gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntemyle şrketlern pyasa değerler ve fnansal oranlar arasındak lşky temsl eden 7 adet regresyon denklem bulunmaktadır. Bu modellere lşkn düzeltlmş R 2 ve F test sonuçlarına göre fnansal oranlar le şrketlern pyasa değerler arasındak lşkler belrleyecek olan en y modeln 7. model (düzeltlmş R 2 = 0,283, F= 6,924 ve p= 0.000) olduğu görülmektedr. 7. modele göre elde edlen analz sonuçları aşağıdak Tablo 12 de gösterlmştr. Tablo 12: Pyasa Değer Model (UFRS ye Göre Hazırlanmış Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle) MODEL R 2 Düzeltlmş R 2 Durbn- F Anlamlılık Watson LnPİYASA 0,331 0,283 2,055 6,924 0,000 Model Standartlaştırılmamış Katsayılar Standartlaştırılmış Katsayılar LnPİYASA β Standart β t- Anlamlılık hata Değer Sabt 13,583 0,878 15,478 0,000* L1-0,294 0,133-0,446-2,220 0,029** L3 0,431 0,180 0,435 2,401 0,019** D1-0,024 0,007-7,799-3,519 0,001* M4-3,649 0,984-0,487-3,707 0,000* M5-2,533 0,875-0,384-2,896 0,005* K2 4,462 1,231 8,030 3,625 0,000* *, **; sırasıyla %1 ve %5 anlamlılık düzeylern göstermektedr. Tablo 12 ye göre modeln anlamlılığını test etmey sağlayan varyans analz sonucu (F değer= 6,924, Anlamlılık= 0,000); modeln br bütün olarak (statstksel açıdan % 1 anlamlılık düzeynde) her düzeyde anlamlı olduğunu göstermektedr. Buna göre regresyon analz sonucunda modelde yer alan bağımsız değşkenlern bağımlı değşkende meydana gelen değşm açıklama oranı (Düzeltlmş R 2 ) % 28,3 dür. UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde fnansal oranlardan; car oran (L1), stok devr hızı (D1), uzun vadel borç/toplam aktf (M4) ve kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranı (M5) şrketlern pyasa değerlern negatf yönde etklerken, nakt oranı (L3) ve aktf karlılık oranı (K2) poztf yönde etklemektedr. İstatstksel olarak anlamlılık düzeyler dkkate alındığında se şrketlern hsse sened getrlern, % 1 anlamlılık düzeynde stok devr hızı (D1), uzun vadel borç/toplam aktf (M4), kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranı (M5) ve aktf karlılık oranı (K2), % 5 anlamlılık düzeynde se car oran (L1) ve nakt oranı (L3) etklemektedr. Bu sonuçlara göre, çalışmanın üçüncü amacı kapsamında oluşturulan Hpotez 3b; car oran (L1), nakt oranı (L3), stok devr hızı (D1), uzun vadel borç/toplam aktf (M4), kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranı (M5) ve aktf karlılık oranı (K2) çn reddedlmştr. Dğer br fadeyle UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlardan; 42

19 Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 car oran (L1), nakt oranı (L3), stok devr hızı (D1), uzun vadel borç/toplam aktf (M4), kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranı (M5) ve aktf karlılık oranı (K2) le şrketlern pyasa değerler arasında statstksel olarak anlamlı br lşk vardır. 5. Genel Değerlendrme ve Sonuç Türkye de hsse senetler borsada şlem gören şrketlerden 2005 yılında zorunlu olarak lk kez UFRS ye uyumlu mal tablolarını hazırlayacak olan şrketler, 2004 yılında hem UFRS ye uyumlu (Ser:XI, No: 25 teblğe göre) hem de UFRS ye uyumlu olmayan daha öncek düzenlemelere (Tarh malyetl (Ser:XI, No:1)/Enflasyona göre düzeltlmş (Ser:XI, No:20)) göre mal tablolarını hazırlamışlardır. Bu durum farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılık olup olmadığını ve farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranların hsse sened getrlern ve frma değerlern açıklamada farklılık gösterp göstermedğn belrlememz sağlamıştır. Araştırma kapsamında İMKB de malat sektöründe faalyet gösteren ve 2005 yılında mal tablolarını UFRS ye uyumlu SPK teblğne (Ser:XI, No:25) göre zorunlu olarak lk kez yayımlayan 91 şrketn verler ncelenmştr. Çalışmada kullanılan fnansal oranlar şrketlern lkdte durumunun analznde kullanılan oranlar, varlıkların kullanım etknlğn belrten oranlar, mal yapının analznde kullanılan oranlar ve kârlılık oranları olmak üzere 4 ana başlık altında gruplandırılmıştır. Şrketlern pyasa değerlernn fnansal oranlarla karşılaştırılmasının yapılablmes çn doğal logartmaları dkkate alınmıştır. Şrketlern hsse sened getrler se al-ve-tut getr (buy and hold) yöntem kullanılarak hesaplanmıştır. Çalışmanın brnc amacı olan farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılık olup olmadığını test etmede Wlcoxon Sgned Rank test sonuçları kullanılmıştır. Elde edlen test sonuçlarına göre; UFRS ye göre hazırlanmış ve UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlardan; stok bağımlılık oranı, alacak devr hızı, duran varlık devr hızı, aktf devr hızı, kısa vadel borç/toplam aktf oranı ve kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranları statstksel açıdan anlamlı farklılık göstermektedr. Çalışmanın knc amacı ve üçüncü amacı olan, farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le şrketlern hsse sened getrler ve pyasa değerler arasındak lşklern belrlenmes ve bu lşklern farklılık gösterp göstermedğn test etmek amacıyla ekonometrk modeller oluşturulmuştur. Ekonometrk modellern tahmn edlmesnde En Küçük Kareler yöntem kullanılmıştır. Çoklu doğrusal regresyon analznde model seçm ve en y modeln belrlenmes çn gerye doğru ayıklama (backward elemnaton) yöntem kullanılmıştır. Çalışmadan elde edlen sonuçlar şu şeklde özetleneblr: UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le hsse sened getrler arasındak lşkler belrleyecek en y modeln bağımsız değşkeler; 43

20 The Journal of Accountng and Fnance January/2012 car oran, ast-test oranı, alacak devr hızı, duran varlık devr hızı, aktf devr hızı, kaldıraç oranı, borçlanma oranı, kısa vadel borç/yabancı kaynaklar ve özsermaye karlılık oranıdır. UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlardan; car oran, asttest oranı, alacak devr hızı ve aktf devr hızı le şrketlern hsse sened getrler arasında statstksel olarak anlamlı br lşk tespt edlmştr. UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le hsse sened getrler arasındak lşkler belrleyecek en y modeln bağımsız değşkeler; car oran, nakt oranı, stok devr hızı, uzun vadel borç/toplam aktf, kısa vadel borç/yabancı kaynaklar ve aktf karlılık oranıdır. UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlardan; ; car oran, nakt oranı, uzun vadel borç/toplam aktf oranı ve kısa vadel borç/yabancı kaynaklar le şrketlern hsse sened getrler arasında statstksel olarak anlamlı br lşk vardır. UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le şrketlern pyasa değerler arasındak lşkler belrleyecek en y modeln bağımsız değşkeler; car oran, nakt oranı, alacak devr hızı, aktf devr hızı, özkaynak devr hızı, borçlanma oranı, uzun vadel borç/toplam aktf, kısa vadel borç/yabancı kaynaklar ve aktf karlılık oranıdır. UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlardan; car oran, nakt oranı, aktf devr hızı, uzun vadel borç/toplam aktf oranı, kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranı ve aktf karlılık oranı le şrketlern pyasa değerler arasında statstksel olarak anlamlı br lşk olduğu tespt edlmştr. UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar le şrketlern pyasa değerler arasındak lşkler belrleyecek en y modeln bağımsız değşkeler; car oran, nakt oranı, stok devr hızı, uzun vadel borç/toplam aktf, kısa vadel borç/yabancı kaynaklar ve aktf karlılık oranıdır. UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlardan; ; car oran, nakt oranı, stok devr hızı, uzun vadel borç/toplam aktf, kısa vadel borç/yabancı kaynaklar oranı ve aktf karlılık oranı le şrketlern hsse sened getrler arasında statstksel olarak anlamlı br lşk olduğu tespt edlmştr. Genel olarak değerlendrldğnde farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranlar arasında farklılıklar olduğu söyleneblr. Ayrıca analz sonuçları farklı muhasebe düzenlemelerne göre hazırlanan mal tablolardan elde edlen fnansal oranların şrketlern hsse sened getrlern ve pyasa değerlern açıklamada farklılık gösterdğn ortaya koymuştur. Özetle elde edlen analz sonuçlarına göre; ülkemzde 2004 yılına lşkn olarak UFRS ye göre hazırlanmamış mal tablolardan elde edlen fnansal oranların, UFRS ye göre hazırlanmış mal tablolardan elde edlen fnansal oranlara göre şrketlern hsse sened getrlern ve pyasa değerlern açıklamada daha üstün oldukları söyleneblr. Bu durum araştırma kapsamındak şrket yatırımcılarının 2004 yılına lşkn 44

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225 Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı:, 20 225 FİNANSAL ANALİZDE KULLANILAN ORANLAR VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: EKONOMİK KRİZ DÖNEMLERİ İÇİN İMKB İMALAT SANAYİ

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

Kar Payı Politikası ve Yaşam Döngüsü Teorisi: İMKB İmalat Sektöründe Ampirik Bir Uygulama

Kar Payı Politikası ve Yaşam Döngüsü Teorisi: İMKB İmalat Sektöründe Ampirik Bir Uygulama Anadolu Ünverses Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversy Journal of Socal Scences Kar Payı Polkası ve Yaşam Döngüsü Teors: İMKB İmalat Sektöründe Amprk Br Uygulama Dvdend Payout Polcy and Lfe Cycle Theory:

Detaylı

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için)

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için) Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Uluslararası Muhasebe ve Fnansal Raporlama Standartları Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 344000000000510 3 0 0 3 6 Ön Koşullar : Bu dersn ön koşulu ya da yan koşulu bulunmamaktadır.

Detaylı

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 SOSYAL BİLİMLER Yıl : 010 Clt :8 Sayı :1 Celal Bayar Ünverstes S.B.E. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe

Detaylı

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ M.Ensar YEŞİLYURT (*) Flz YEŞİLYURT (**) Özet: Özellkle uzak verlere sahp ver setlernn analz edlmesnde en küçük kareler tahmnclernn kullanılması sapmalı

Detaylı

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER İstanbul Ünverstes İktsat Fakültes Malye Araştırma Merkez Konferansları 47. Ser / Yıl 005 Prof. Dr. Türkan Öncel e Armağan HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 4 Sayı: Ocak 04 ss. 9-9 BIST da Demr, Çelk Metal Ana Sanay Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Fnansal Performans Analz: VZA Süper Etknlk ve TOPSIS Uygulaması

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:

Detaylı

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ 2011-2012-2013 MALİ yılına İLİşKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU ("Şrket") 01012011-31 ı22013

Detaylı

Fatih ECER*, Fatih GÜNAY**

Fatih ECER*, Fatih GÜNAY** Anatola: Turzm Araştırmaları Dergs, Clt 25, Sayı 1, Bahar: 35-48, 2014. Copyrght 2014 anatola Bütün hakları saklıdır ISSN: 1300-4220 (1990-2014) Borsa İstanbul da İşlem Gören Turzm Şrketlernn Fnansal Performanslarının

Detaylı

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 13, Sayı 1, 2012 195

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 13, Sayı 1, 2012 195 C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 13, Sayı 1, 2012 195 TÜRKİYE DE TİCARİ BANKACILIK SEKTÖRÜNDE REKABET DÜZEYİNİN BELİRLENMESİ (2002-2009) Abdulvahap ÖZCAN * Özet Türkye nn yaşadığı 2000 ve 2001 krzler

Detaylı

Finansal Riskten Korunma Muhasebesinde Etkinliğin Ölçülmesi

Finansal Riskten Korunma Muhasebesinde Etkinliğin Ölçülmesi Fnansal Rskten Korunma Muhasebesnde Etknlğn Ölçülmes Dr. Fahreddn OKUDAN * Fath Ünverstes, İİBF. Özet Bu makalenn amacı, etknlk test yöntemlernn ncelenmesdr. TMS 39, rskten korunma muhasebes uygulanablmes

Detaylı

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK

Detaylı

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI İMKB DE YÜKSELEN PİYASA VE DÜŞEN PİYASA DÖNEMLERİNDE DURUMSAL İLİŞKİ ANALİZİ YÜKSEK LİSANS TEZİ KAHRAMANMARAŞ TEMMUZ

Detaylı

Prof. Dr. Nevin Yörük - Yrd. Doç. Dr. S. Serdar Karaca Yrd. Doç. Dr. Mahmut Hekim - Öğr. Grv. İsmail Tuna

Prof. Dr. Nevin Yörük - Yrd. Doç. Dr. S. Serdar Karaca Yrd. Doç. Dr. Mahmut Hekim - Öğr. Grv. İsmail Tuna Anadolu Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversty Journal of Socal Scences Sermaye Yapısını Etkleyen Faktörler ve Fnansal Oranlar le Hsse Getrs Arasındak İlşknn ANFIS Yöntem le İncelenmes: İMKB de

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

NAKĐT TEMETTÜ BĐLGĐSĐNĐN HĐSSE SENEDĐ GETĐRĐSĐ ÜZERĐNDE ÖNEMLĐ BĐR ETKĐSĐ OLUP OLMADIĞININ ĐMKB DE TEST EDĐLMESĐ *

NAKĐT TEMETTÜ BĐLGĐSĐNĐN HĐSSE SENEDĐ GETĐRĐSĐ ÜZERĐNDE ÖNEMLĐ BĐR ETKĐSĐ OLUP OLMADIĞININ ĐMKB DE TEST EDĐLMESĐ * H.Ü. Đktsad ve Đdar Blmler Fakültes Dergs, Clt 28, Sayı 2, 2010, s. 47-69 NAKĐT TEMETTÜ BĐLGĐSĐNĐN HĐSSE SENEDĐ GETĐRĐSĐ ÜZERĐNDE ÖNEMLĐ BĐR ETKĐSĐ OLUP OLMADIĞININ ĐMKB DE TEST EDĐLMESĐ * Öz Burak GÜNALP

Detaylı

Düşük Fiyatlandırılmış Halka Arz Firma Kalitesinin Bir Göstergesi mi?

Düşük Fiyatlandırılmış Halka Arz Firma Kalitesinin Bir Göstergesi mi? Yrd. Doç. Dr. Yusuf Kaderl Yrd. Doç. Dr. Sezgn Demr Düşük Fyatlandırılmış Halka Arz Frma Kaltesnn Br Gösterges m? Yrd. Doç. Dr. Yusuf KADERLİ Adnan Menderes Ünverstes, İİBF. Yrd. Doç. Dr. Sezgn DEMİR Adnan

Detaylı

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM

Detaylı

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2 Journal of Yasar Unversty 2010 3294-3319 KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ Dr. Al Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selm Adem HATIRLI 2 ÖZET Bu çalışmada, Batı Akdenz Bölges kent merkezlernde

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI FİRMA ÇEŞİTLENDİRMESİNİN FİRMA DEĞERİ, RİSKİ VE PERFORMANSINA ETKİLERİ: TÜRKİYE UYGULAMASI Emel YÜCEL DOKTORA TEZİ

Detaylı

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALİYET RAPORU Bu rapor AEGON Emekllk ve Hayat A.Ş Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2011 30.09.2011 dönemne

Detaylı

ĐLK HALKA ARZLARDA UZUN DÖNEM GETĐRĐLERĐNĐN TAHMĐNĐ: YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE ĐMKB ĐÇĐN AMPĐRĐK BĐR ÇALIŞMA

ĐLK HALKA ARZLARDA UZUN DÖNEM GETĐRĐLERĐNĐN TAHMĐNĐ: YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE ĐMKB ĐÇĐN AMPĐRĐK BĐR ÇALIŞMA Ekonometr ve Đstatstk Sayı:10 2009 29-47 ĐSTANBUL ÜNĐVERSĐTESĐ ĐKTĐSAT FAKÜLTESĐ EKONOMETRĐ VE ĐSTATĐSTĐK DERGĐSĐ ĐLK HALKA ARZLARDA UZUN DÖNEM GETĐRĐLERĐNĐN TAHMĐNĐ: YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE ĐMKB ĐÇĐN AMPĐRĐK

Detaylı

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt:23 Sayı:1, Yıl:2008, ss:89-107.

Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt:23 Sayı:1, Yıl:2008, ss:89-107. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt:23 Sayı:1, Yıl:2008, ss:89-107. VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE İMALAT SEKTÖRÜNÜN PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ Abdullah YALAMA * Mustafa

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 24, Sayı: 2, 2010 47

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 24, Sayı: 2, 2010 47 Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 24, Sayı: 2, 2010 47 KRİZ ÖNCESİ VE KRİZ DÖNEMLERİNDE İŞLETMELERDE ÇALIŞMA SERMAYESİ GEREKSİNİMİNİN BELİRLEYİCİLERİ: İMKB İMALAT SANAYİ ŞİRKETLERİ ÜZERİNE

Detaylı

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...

Detaylı

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46 2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER *

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER * AİBÜ Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Güz 2013, Clt:13, Yıl:13, Sayı:2, 13:171-189 TÜKİYE DEKİ ÖZEL BANKALAIN FİNANSAL PEFOMANSLAININ KAŞILAŞTIILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ Fath ECE COMPAISON OF PIVATE BANKS FINANCIAL

Detaylı

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama 346 Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarkç seçm: elektronk sektöründe br uygulama Murat ARIKAN 1, Berat GÖKBEK 1 1 Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Gaz Ünverstes, Maltepe-Ankara

Detaylı

Hisse Senedi Fiyatları ve Fiyat/Kazanç Oranı Đlişkisi: Panel Verilerle Sektörel Bir Analiz *

Hisse Senedi Fiyatları ve Fiyat/Kazanç Oranı Đlişkisi: Panel Verilerle Sektörel Bir Analiz * Busness and Economcs Research Journal Volume. umber. 0 pp. 65-84 ISS: 309-448 www.berjournal.com Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz * Mehmet argelecekenler

Detaylı

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI YATIRIM PROJELER ANALzNDE BLACK-SCHOLES OPSYON FYATLAMA MODELNN KULLANIMI Yrd. Doç. Dr. Erkan Uysal Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu çalışmada, fnansal opsyon fyatlama modellernn yatınm

Detaylı

Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması

Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması Volume 3 Number 4 01 pp. 43-55 ISSN: 1309-448 www.berjournal.com Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler Yönünden Karşılaştırılması

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Gülesen ÜSTÜNDAĞ BAZI PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN İNCELENMESİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 005 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.111-131.

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.111-131. Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Y.008, C.3, S. s.-3. BİREYSEL EMEKLİLİK FONLARINDA FON YAPILARININ KARMA DENEMELER YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ EXAMINING THE STRUCTURE OF FUNDS BY MIXTURE

Detaylı

Kayseri deki Özel Hastanelerde Maliyet Etkinliğinin Veri Zarflama Metoduyla Ölçülmesi

Kayseri deki Özel Hastanelerde Maliyet Etkinliğinin Veri Zarflama Metoduyla Ölçülmesi Uluslararası Alanya İşletme Fakültes Dergs Internatonal Journal of Alanya Faulty of Busness Yıl:2014, C:6, S:2, s. 45-54 Year:2014, Vol:6, No:2, s. 45-54 Kayser dek Özel Hastanelerde Malyet Etknlğnn Ver

Detaylı

Dip - Zirve Relatif Performans Piyasa Çarpanları Değerlemeler TTKOM IPEKE SAHOL BIMAS TTRAK DOHOL. Düşüşü Sürenler ASELS

Dip - Zirve Relatif Performans Piyasa Çarpanları Değerlemeler TTKOM IPEKE SAHOL BIMAS TTRAK DOHOL. Düşüşü Sürenler ASELS BİST 30 Son Fyat Bu Hafta Geçen Hafta AKBNK 8,92-10,35% -2,93% ARCLK 13,55-4,24% 4,04% ASELS 10,30-7,52% -4,24% ASYAB 2,01-5,19% -0,93% BIMAS 87,75-3,31% -1,39% DOHOL 1,07-4,46% -2,61% EKGYO 3,09-4,92%

Detaylı

Doç. Dr. Mersin Üniversitesi, Turizm Fakültesi, **

Doç. Dr. Mersin Üniversitesi, Turizm Fakültesi, ** Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergs The Journal of Internatonal Socal Research Clt: 9 Sayı: 44 Volume: 9 Issue: 44 Hazran 2016 June 2016 www.sosyalarastrmalar.com Issn: 1307-9581 GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY Dumlupınar Ünverstes Sosyal Blmler Dergs / Dumlupınar Unversty Journal of Socal Scences İNOVASYON PERFORMANSI DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE AHS VE GİA BÜTÜNLEŞİK YAKLAŞIMI: SÜT ÜRÜNLERİ SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Detaylı

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*)

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*) Gazosmanpaşa Ünverstes Zraat Fakültes Dergs Journal of Agrcultural Faculty of Gazosmanpasa Unversty http://zraatderg.gop.edu.tr/ Araştırma Makales/Research Artcle JAFAG ISSN: 1300-2910 E-ISSN: 2147-8848

Detaylı

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı: 2, 2011 151 KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Nhan ÖZGÜVEN (*) Özet: Perakendeclk

Detaylı

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ (VZA) VE MALMQUİST ENDEKSİ İLE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİK ÖLÇÜMÜ: BİST TE İŞLEM GÖREN MEVDUAT BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ (VZA) VE MALMQUİST ENDEKSİ İLE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİK ÖLÇÜMÜ: BİST TE İŞLEM GÖREN MEVDUAT BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 27,Sayı:4,2013 110 VERİ ZARFLAMA ANALİZİ (VZA) VE MALMQUİST ENDEKSİ İLE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİK ÖLÇÜMÜ: BİST TE İŞLEM GÖREN MEVDUAT BANKALARI ÜZERİNE

Detaylı

Fatih ECER*, Fatih GÜNAY**

Fatih ECER*, Fatih GÜNAY** Anatola: Turzm Araştırmaları Dergs, Clt 25, Sayı 1, Bahar: 35-48, 2014. Copyrght 2014 anatola Bütün hakları saklıdır ISSN: 1300-4220 (1990-2014) DOI: 10.17123/atad.vol25ss195016 Borsa İstanbul da İşlem

Detaylı

KÜRESEL FİNANSAL KRİZİN İŞLETMELERİN ETKİNLİK VE PERFORMANS DÜZEYLERİNE ETKİLERİ: 2008 FİNANSAL KRİZ ÖRNEĞİ

KÜRESEL FİNANSAL KRİZİN İŞLETMELERİN ETKİNLİK VE PERFORMANS DÜZEYLERİNE ETKİLERİ: 2008 FİNANSAL KRİZ ÖRNEĞİ Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 61 89 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ KÜRESEL FİNANSAL KRİZİN İŞLETMELERİN ETKİNLİK VE PERFORMANS DÜZEYLERİNE ETKİLERİ: 2008

Detaylı

Üniversite Öğrencilerinin Kredi Kartı Sahipliğini Belirleyen Faktörler

Üniversite Öğrencilerinin Kredi Kartı Sahipliğini Belirleyen Faktörler Ünverste Öğrenclernn Kred Kartı Sahplğn Belrleyen Faktörler H. Dlara KESKİN Yrd. Doç. Dr., Karadenz Teknk Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü dlarakeskn@yahoo.com Emrah KOPARAN Öğr. Gör., Amasya Ünverstes Merzfon

Detaylı

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES Konut Sahplğnn Belrleycler: Hanehalkı Resler Üzerne Br Uygulama Halm TATLI 1 Özet İnsanların barınma htyacını sağlayan konut, temel htyaçlar arasında yer almaktadır. Konut sahb olmayan ve krada oturan

Detaylı

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Murat ATAN - Araş. Gör. Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 ÖZET Bu çalışma, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER

ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER Akdenz İ.İ.B.F. Dergs (21) 2011, 17-45 ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER PREVALENCE AND SOCIOECONOMICS DETERMINANTS OF ADULTS OBESITY IN ANTALYA Arş. Gör. F.

Detaylı

TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ

TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ Yrd. Doç. Dr. Seda ŞENGÜL Çukurova Ünverstes İktsad Ve İdar Blmler Fakültes Ekonometr Bölümü Mart 2004 ANKARA YAYIN NO: 119 ISBN: 975-407-151-9

Detaylı

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ Central Bank Revew Vol. 11 (January 2011), pp.1-9 ISSN 1303-0701 prnt / 1305-8800 onlne 2011 Central Bank of the Republc of Turkey http://www.tcmb.gov.tr/research/revew/ KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON:

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3 Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI Kalte Artışları ve Enflasyon: Türkye Örneğ Yavuz Arslan Evren Certoğlu Abstract: In ths study, average qualty growth and upward

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı

Mut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri

Mut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri Süleyman Demrel Ünverstes, Fen Blmler Ensttüsü, 9-3,(5)- Mut Orman İşletmesnde Karaçam, Sedr ve Kızılçam Ağaç Türler İçn Dp Çap Göğüs Çapı İlşkler R.ÖZÇELİK 1 Süleyman Demrel Ünverstes Orman Fakültes Orman

Detaylı

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller www.statstkcler.org İstatstkçler Dergs 5 (01) 3-31 İstatstkçler Dergs Hasar sıklıkları çn sıfır yığılmalı keskl modeller Sema Tüzel Hacettepe Ünverstes Aktüerya Blmler Bölümü 06800-Beytepe, Ankara, Türkye

Detaylı

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)

Detaylı

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estmatng of Crme Database wth Logstc Regresson Analyss: Bursa Case Mehmet NARGELEÇEKENLER * B Özet u çalışmada, Bursa Emnyet Müdürlüğünden

Detaylı

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI 1 TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI Metehan TOLON Nuray GÜNERİ TOSUNOĞLU Özet Tüketc tatmn araştırmaları özelde pazarlama yönetclernn, genelde

Detaylı

AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU

AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALİYET RAPORU Bu rapor AEGON Emekllk ve Hayat A.Ş. Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2012-30.09.2012 dönemne

Detaylı

DATABANK. 31 Temmuz 2006 Pazartesi. arge@taksimmenkul.com.tr. Son 1 Aylık Günlük Ort. İşlem Hacmi YTL. Halka Açık Kısmın Piyasa Değeri

DATABANK. 31 Temmuz 2006 Pazartesi. arge@taksimmenkul.com.tr. Son 1 Aylık Günlük Ort. İşlem Hacmi YTL. Halka Açık Kısmın Piyasa Değeri (milyon ) DATABANK Açık 31 Temmuz 2006 Pazartesi arge@taksimmenkul.com.tr Kodu Adı (milyon ) (milyon ) ARENA Arena Bilgisayar 3.14 16.00 28.26 50.24 37.00 18.59 1,841,025 1.84 5.06 0.38 14.82 0.75 295,756

Detaylı

ANE-AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF

ANE-AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF AEGON EMEKLĐLĐK VE HAYAT A.Ş. DENGELĐ EMEKLĐLĐK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALĐYET RAPORU Bu rapor Aegon Emekllk ve Hayat A.Ş Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2009 30.09.2009 dönemne

Detaylı

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ Anadolu Tarım Blm. Derg., 203,28(3):68-74 Anadolu J Agr Sc, 203,28(3):68-74 do: 0.76/anaas.203.28.3.68 URL: htt://dx.do.org/0.76/anaas.203.28.3.68 Derleme Revew FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK

Detaylı

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ, ARŞİV VE İLETİŞİM SİSTEMLERİNİN DEVLET HASTANELERİ PERFORMANSINA ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ, ARŞİV VE İLETİŞİM SİSTEMLERİNİN DEVLET HASTANELERİ PERFORMANSINA ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü DergsYıl: 2013/1, Sayı:17 Journal of Süleyman Demrel Unversty Insttute of Socal ScencesYear: 2013/1, Number:17 VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ,

Detaylı

Maliyetlerinin Bulanık Mantık (Fuzzy Logıc) Yaklaşımı Đle Yönetilmesi ve Finansal Performans Üzerindeki Etkisinin Đncelenmesi

Maliyetlerinin Bulanık Mantık (Fuzzy Logıc) Yaklaşımı Đle Yönetilmesi ve Finansal Performans Üzerindeki Etkisinin Đncelenmesi Yrd. Doç. Dr. Al Deran Yrd. Doç. Dr. Ahmet Ergülen Taşıma Malyetlernn Bulanık Mantık (Fuzzy Logıc) Yaklaşımı Đle Yönetlmes ve Fnansal Performans Üzerndek Etksnn Đncelenmes Yrd. Doç. Dr. Ahmet ERGÜLEN Yrd.

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Meltem KARAATLI * Yrd. Doç. Dr. Gonca DAVRAS ** ÖZ Otel şletmelernde,

Detaylı

ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ

ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ ÖZET Sbel ATAN * Snan METE ** ġenol ALTAN *** Murat ATAN **** Menkul kıymetlern dğer yatırım araçlarına göre daha yüksek getrler sağlaması bunlar

Detaylı

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME Ġstanbul Ünverstes Ġktsat Fakültes Malye AraĢtırma Merkez Konferansları 46. Ser / Yıl 2004 Prof. Dr. Salh Turhan'a Armağan TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ

GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ Doç. Dr. M. Başaran ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Kartal DEMİRGÜNEŞ ** Yrd.

Detaylı

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,

Detaylı

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

KOBİ LERİN YENİ PİYASALARA AÇILAMAMA NEDENLERİ VE BUNLARI ETKİLEYEN FAKTÖRLER

KOBİ LERİN YENİ PİYASALARA AÇILAMAMA NEDENLERİ VE BUNLARI ETKİLEYEN FAKTÖRLER T.C. GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ KOBİ LERİN YENİ PİYASALARA AÇILAMAMA NEDENLERİ VE BUNLARI ETKİLEYEN FAKTÖRLER Hazırlayan İsmal ŞENTÜRK İktsat Ana Blm Dalı Yüksek Lsans Tez Danışman

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım

Detaylı

FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ

FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ Anadolu Tarım Blm. Derg., 2009,24(2):98-102 Anadolu J. Agrc. Sc., 2009,24(2):98-102 Araştırma Research FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ Soner ÇA KAYA* Aydın

Detaylı

Devalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi

Devalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 6, Sayı:4, 2004 Devalüasyon, Para, Reel Gelr Değşkenlernn Dış Tcaret Üzerne Etksnn Panel Data Yöntemyle Türkye İçn İncelenmes Yrd.Doç.Dr.Ercan BALDEMİR*

Detaylı

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR RüĢtü YAYAR * Süleyman Serdar KARACA ** Ahmet TURKUT ***

Detaylı

i. ARASTiRMANiN AMACi GIRIs Yrd.Doç.Dr. Gönen DÜNDAR Yönetim, Yil 12, Sayi 39, Mayis - 2001,5.5-16

i. ARASTiRMANiN AMACi GIRIs Yrd.Doç.Dr. Gönen DÜNDAR Yönetim, Yil 12, Sayi 39, Mayis - 2001,5.5-16 Yönetm, Yl 12, Say 39, Mays - 2001,5.5-16 ISLETME EGITIMI ALAN ÖGRENCILERIN FINANS ALANINDA KARIYER YAPMA EGILIMLERINI ETKILEYEN FAKTÖRLERIN BELIRLENMESINE.... YONELIK BIR ARASTIRMA: tü. ISLETME FAKÜLTESI

Detaylı

TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Faik YNAM ÖZET

TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Faik YNAM ÖZET TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Fak YNAM stanbul Teknk Ünverstes stanbul Teknk Ünverstes ÖZET Trafk kazaları, ülkemz gündemn sürekl olarak gal eden konularıdan brdr. Üzernde çok

Detaylı

HisSE SENEDi FiYATlARıNDAKi SÜRPRiz HABERLERiN BULAŞICIlIK ETKiSi VESÜREKliliK

HisSE SENEDi FiYATlARıNDAKi SÜRPRiz HABERLERiN BULAŞICIlIK ETKiSi VESÜREKliliK HsSE SENED FYATlARıNDAK SÜRPRz HABERLERN BULAŞICIlIK ETKS VESÜREKllK Evrmlmer Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Özet Bu çalışmada hsse sened pyasalarındak sürprz haberlern ülkeler arasında yayılması olgusu

Detaylı

LĐTERATÜR. Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlişkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi

LĐTERATÜR. Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlişkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlşks: OECD Ülkeler Panel Ver Analz Mustafa ÖZER * Necat ÇĐFTÇĐ ** Özet: Yen büyüme teorlernn merkeznde Ar-Ge yatırımları vardır. Romer (1990), Grossman-Helpman (1991) ve Aghon-Howtt

Detaylı

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı)

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı) A.1. Mll Gelr Hesaplamaları ve Bazı Temel Kavramlar 1 Gayr Saf Yurtç Hâsıla (GSYİH GDP): Br ekonomde belrl br dönemde yerleşklern o ülkede ekonomk faalyetler sonucunda elde ettkler gelrlern toplamıdır.

Detaylı

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bldrm EK-1 TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON. Gökalp Kadri YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2011

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON. Gökalp Kadri YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2011 ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON Gökalp Kadr YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 011 Her hakkı saklıdır ÖZET Yüksek Lsans Tez BULANIK HEDONİK

Detaylı

Yolsuzluğun Belirleyicileri ve Büyüme ile İlişkileri

Yolsuzluğun Belirleyicileri ve Büyüme ile İlişkileri SESSION 1B: Büyüme ve Gelşme I 131 Yolsuzluğun Belrleycler ve Büyüme le İlşkler Assoc. Prof. Dr. Mne Gern (Marmara Unversty, Turkey) Prof. Dr. Ömer Selçuk Emsen (Atatürk Unversty, Turkey) Ph.D. Canddate

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONU. Doç.Dr.Aydın ULUCAN

PORTFÖY OPTİMİZASYONU. Doç.Dr.Aydın ULUCAN PORTFÖY OPTİMİZASYOU Doç.Dr.Aydın ULUCA KARAR VERME Karar verme, ş dünyasının çalışmasını sağlayan temel unsurlardandır. Tüm yönetcler, bulundukları faalyet alanı ve kademelernden bağımsız olarak stratejk

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı