Beta Katsayısının Muhasebe Verilerine Dayalı Risk Ölçütleriyle İlişkilendirilmesi:



Benzer belgeler
Risk ve Getiri. Dr. Veli Akel 1-1

Kurumsal Şeffaflık, Firma Değeri Ve Firma Performansları İlişkisi Bist İncelemesi

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 6. Hafta

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması

HAM PETROL FİYATLARININ BİST 100 VE BİST ULAŞTIRMA ENDEKSLERİ İLE İLİŞKİSİ

ING PORTFÖY YÖNETİMİ A.Ş. BIST 30 ENDEKSİ HİSSE SENEDİ YATIRIM FONU NA (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON) AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU


LİKİDİTE VE KARLILIK ARASINDAKİ İLİŞKİ İMKB 100 İMALAT SEKTÖRÜ ÜZERİNE AMPİRİK BİR ÇALIŞMA

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 5. Hafta

1. Temel Finansal Kavramlar. 2. Finansal Analiz ve Planlama. 3. Yatırım ve Çalışma Sermayesi. 4. Fizibilite Etüdleri- Yatırım Kararının Alınması

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 34, Kasım 2016, s

1. Nominal faiz oranı %25, enflasyon oranı %5 olduğuna göre reel faiz oranı % kaçtır?

SAHİPLİK YAPISI VE TEMETTÜ İLİŞKİSİ: İMKB DE BİR UYGULAMA

BETA TAHMİNİNDE GETİRİ ARALIĞI ETKİSİ: İMKB ÖRNEĞİ

TESTING THE RELATION BETWEEN EARNINGS AND RETURNS IN ISTANBUL STOCK EXCHANGE

YATIRIM ARAÇLARININ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİLERİN ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME YÖNTEMİ İLE ANALİZİ

Bölüm 7 Risk Getiri ve Sermayenin Fırsat Maliyetine Giriş. Getiri Oranı. Getiri Oranı. İşlenecek Konular

SERMAYE PİYASASI KURULU BAŞKANI SN. DOÇ. DR. TURAN EROL UN

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 24, Sayı: 1,

BİZİM PORTFÖY BİRİNCİ KATILIM FONU NA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU

Aysel Gündoğdu, PhD C. Turgay Münyas, PhD C. asset FİNANSAL YÖNETİM. Sermaye Piyasası Faaliyetleri İleri Düzey Lisansı Eğitimi

FİNANSAL YATIRIM ARAÇLARININ REEL GETİRİ ORANLARI HABER BÜLTENİNDE YAPILAN ANA REVİZYONA İLİŞKİN METODOLOJİK DOKÜMAN

YATIRIM. Ders 7: CAPM ve APT. Bölüm 2: Uygulamalar ve Sınamalar

BİZİM PORTFÖY KATILIM 30 ENDEKSİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON) NA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU

Finansal Oranlar İle Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Analizi: İMKB İmalat Sektörü Üzerine Bir Araştırma

ARE THE SIZE PREMIUM and VALUE PREMIUM of FAMA and F in ISTANBUL STOCK EXCHANGE?

BİZİM PORTFÖY BİRİNCİ KİRA SERTİFİKASI KATILIM FONU NA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU

BİZİM PORTFÖY İKİNCİ KİRA SERTİFİKASI KATILIM FONU NA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU

Risk ile Getiri Arasındaki Doğrusallığın İMKB de Analizi

35 Ticari Bankacılık 37 Expat Bankacılık 37 Alternatif Dağıtım Kanalları 37 Kredi Kartları ve POS 38 Rating 40 Creditwest Bank ta 2013 Yılı 41 Mali

STRATEJİ PORTFÖY YÖNETİMİ A.Ş. STRATEJİ PORTFÖY İKİNCİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON)

İÇİNDEKİLER BİRİNCİ ÜNİTE EKONOMİK VE FİNANSAL SİSTEM İKİNCİ ÜNİTE PARANIN ZAMAN DEĞERİ

AN APPLICATION TO EXAMINE THE RELATIONSHIP BETWEEN REIT INDEX AND SOME FIRM SPECIFIC VARIABLES.

STRATEJİ PORTFÖY YÖNETİMİ A.Ş. STRATEJİ PORTFÖY BİRİNCİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON)

Aegon Emeklilik ve Hayat A.. Dengeli Emeklilik Yatırım Fonu İstanbul

BİZİM PORTFÖY İNŞAAT SEKTÖRÜ KATILIM HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON) NA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU A.

İMKB de imalat sektöründeki işletmelerde işletme sermayesi yönetiminin karlılık üzerindeki etkisini ölçmeye yönelik bir araştırma

Makalenin Geliş Tarihi: / Yayına Kabul Tarihi:

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ

FİNANSAL MODELLER. Yrd. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ. Tel: Y. Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ. Risk ve Getiri: Temel Konular

Rapor N o : SYMM 116/

FİNANSAL PİYASALAR VE KURUMLAR. N. CEREN TÜRKMEN

0,5749. Menkul Kıymet Getirisi ve Riskinin Hesaplanması Tek dönemlik basit getiri (Kesikli getiri)

Finansal Yatırım ve Portföy Yönetimi. Ders 7 Modern Portföy Teorisi

Bölüm 10. Piyasa Riskinin Ölçülmesi. Piyasa Riskinin Ölçülmesi. Risk, Getiri ve Sermaye Bütçelemesi. Piyasa Riskinin Ölçülmesi.

YATIRIM. Ders 8&9: Menkul Kıymetler Borsası. Hisse Senedi Getirilerindeki Çapraz Kesit Farklılıklar

Yrd. Doç. Dr. Eşref Savaş BAŞCI

BİZİM PORTFÖY ENERJİ SEKTÖRÜ KATILIM HİSSE SENEDİ (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON) NA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU

FİBA EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. STANDART EMEKLİLİK YATIRIM FONU NA AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU

ÜÇ FAKTÖRLÜ VARLIK FİYATLANDIRMA MODELİNİN İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANABİLİRLİĞİ

Doç. Dr. Yusuf Kaderli - Yrd. Doç. Dr. Ali Petek Yrd. Doç. Dr. Mustafa Doğaner - Gökçe Babayiğit. Giriş

IMKB'de Oynaklık Tahmini Üzerine Bir Çalışma

Halka Arz Tarihi 07/11/2008 Portföy Yöneticileri. Fon Toplam Değeri 527, Fonun Yatırım Amacı, Stratejisi ve Riskleri

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı: Lale Aslan 2. Doğum Tarihi: Unvanı: Dr. Öğretim Üyesi (2017) 4. Öğrenim Durumu:

Beğenilen İşletmelere Yatırımcı İlgisi ile Finansal Göstergeler Arasındaki İlişki

İçindekiler. Finansal Sistem. Finansal Piyasalar

DENİZ PORTFÖY BİST TEMETTÜ 25 ENDEKSİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON)

THE EFFECT OF MACROECONOMIC FACTORS ON STOCK PRICES IN FINANCIAL CRISES PERIODS

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DÖNEM PROJESİ TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE HEDONİK REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ. Duygu ÖZÇALIK

ING EMEKLİLİK A.Ş. GELİR AMAÇLI ESNEK EMEKLİLİK YATIRIM FONU NA AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU A. TANITICI BİLGİLER

HİSSEDARLARI İÇİN GARANTİ

Merkez Bankası 1998 Yılı İlk Üç Aylık Para Programı Gerçekleşmesi ve İkinci Üç Aylık Para Programı Uygulaması

ÖZGEÇMİŞ. 7. Yayınlar 7.1. Uluslararası hakemli dergilerde yayınlanan makaleler (SCI & SSCI & Arts and Humanities)

PERFORMANCE EVALUATION OF MUTUAL AND PENSION FUNDS TRADED ON BORSA ISTANBUL UNDER THE CONTROL OF FUND COSTS

OSMANLI PORTFÖY MİNERVA SERBEST FONUNA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU. Fon'un Yatırım Amacı

CİGNA FİNANS EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. GRUPLARA YÖNELİK GELİR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU'NA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU A

ING EMEKLİLİK A.Ş. BÜYÜME AMAÇLI ESNEK EMEKLİLİK YATIRIM FONU NA AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU A. TANITICI BİLGİLER

Avivasa Emeklilik ve Hayat A.Ş. B.R.I.C Ülkeleri Yabancı Değişken Emeklilik Yatırım Fonu'NA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU. Fon'un Yatırım Amacı

Firma Büyüklüğü Anomalisinin Varlığının BİST te Test Edilmesi


BBH - Groupama Emeklilik Gruplara Yönelik Büyüme Amaçlı Hisse Senedi Emeklilik Yatırım Fonu

SAY REKLAMCILIK YAPI DEKORASYON PROJE TAAHHÜT A.Ş HALKA ARZ FİYAT TESPİT RAPORUNA İLİŞKİN DEĞERLENDİRME RAPORU

ING PORTFÖY YÖNETİMİ A.Ş. BİRİNCİ HİSSE SENEDİ FONU NA (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON) AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU

Alternatif Sistematik Risk Ölçütleri ile Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modelinin Borsa İstanbul da Test Edilmesi

irket Riski (Çeşitlendirilebilir) Hisse Senedi Riski, σ p Piyasa Riski (Çeşitlendirilemez) ,000+ Doç. Dr.

Groupama Emeklilik Fonları

AZİMUT PYŞ BİRİNCİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON)

YATIRIM. Ders 3: Portföy Teorisi. Bölüm 1: Problemi Oluşturmak

Asya Emeklilik ve Hayat A.Ş. Büyüme Amaçlı Katılım Hisse Senedi Emeklilik Yatırım Fonu (AGH)

MAYIS 2012 FON BÜLTENİ

ARBİTRAJ FİYATLAMA MODELİ (AFM)

BIST-100 Endeksinde Ocak Ayı Anomalisinin. Güç Oranı Yöntemiyle Test Edilmesi

ÖZGEÇMİŞ. Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl

Portföy Yönetimi. Yatırım Kumar Adil Oyun

Temel Finans Matematiği ve Değerleme Yöntemleri Dönem Deneme Sınavı

FİBA EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. KATKI EMEKLİLİK YATIRIM FONU NA AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU. Fonun Yatırım Amacı

Yatırım Kumar Adil Oyun

Yatırım Kumar Adil Oyun

ANOMALIES in STOCK MARKETS: EVIDENCE from BORSA İSTANBUL

İstatistik ve Olasılık

HİSSE SENEDİ BETA KATSAYILARININ TAHMİNİ VE DÜZELTİLMESİ: İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

4. Sahibine eşit hak sağlayan paya ne ad verilir? a) Bedelli pay b) Nama yazılı pay c) Bedelli pay d) İmtiyazlı pay e) Adi pay

12. HAFTA (RİSK VE GETİRİ) Prof. Dr. Yıldırım B. ÖNAL

ING PORTFÖY YÖNETİMİ A.Ş. KISA VADELİ BORÇLANMA ARAÇLARI FONU NA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU

VAKIF PORTFÖY BIST30 ENDEKSİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON)

ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ BEDEN EĞİTİMİ ve SPOR BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN ÖSS ve ÖZEL YETENEK SINAVI PUANLARINA GÖRE GENEL AKADEMİK BAŞARILARI

Alternatif Sistematik Risk Ölçütleri ile Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modelinin Borsa İstanbul da Test Edilmesi

ÖZGEÇMİŞ. Dağıtılmış Gecikmeli Modellerin Analizi ve Firma Verilerine Uygulanması, Prof. Dr. Ali Hakan Büyüklü

DENİZ PORTFÖY BİST 100 ENDEKSİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON)

HEDEF GİRİŞİM SERMAYESİ YATIRIM ORTAKLIĞI ANONİM ŞİRKETİ FİYAT TESPİT RAPORUNA İLİŞKİN DEĞERLENDİRME RAPORU

Transkript:

Prof. Dr. Ayten Ersoy Yrd. Doç. Dr. Aslıhan E. Bozcuk Beta Katsayısının Muhasebe Verilerine Dayalı Risk Ölçütleriyle İlişkilendirilmesi: İMKB Örneği Natur Suntur Prof. Dr. Ayten ERSOY Yrd. Doç. Dr. Aslıhan E. BOZCUK Natur SUNTUR Akdeniz Üniversitesi, İİBF. Özet Gerek Enron gibi büyük şirket iflaslarında gerekse şu anda içinde bulunduğumuz küresel finansal krizde, risk değerlendirmesi ve yatırımcıların şirket riskine ilişkin bilgilendirilmesi konularının ne derece önemli olduğu bir kez daha vurgulanmıştır. Bu bağlamda, çalışmamızın amacı piyasa verilerine dayalı beta katsayısının muhasebe verilerine dayalı risk ölçütleri ile ilişkilendirilmesi ve Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası (ĐMKB) için bu ilişkide hangi değişkenlerin istatistiksel olarak açıklayıcı güce sahip olduğunun ortaya çıkarılmasıdır. Bu amaçla, ĐMKB de işlem gören finansal olmayan şirketlerin 1998-2006 dönemi için verileri çoklu doğrusal regresyon analizi kullanılarak incelenmiş ve şirket büyüklüğü ile cari oranın piyasa verilerine dayalı beta katsayısındaki değişkenliğin %28,6 sını açıklayabildiği (P<0,000) bulunmuştur. Ayrıca, beta katsayısı ile şirket büyüklüğü arasında olumlu (P<0,000), beta katsayısı ile cari oran arasında ise olumsuz (P<0,005) ilişki bulunduğu tespit edilmiştir. Çalışmamızın bulgularının gerek borsada işlem gören şirketlerin yöneticileri, piyasa katılımcıları ve finansal sistemi düzenleyici kuruluşlar açısından, gerekse beta katsayısına ulaşmanın mümkün olmadığı ilk halka arz (IPO) ve borsada işlem görmeyen şirketlerin satın alma veya birleşme işlemlerinde risk değerlendirmesi açısından yararlı olacağı kanısındayız. Anahtar Sözcükler: Muhasebe verilerine dayalı risk ölçütleri, Beta katsayısı, ĐMKB. JEL Sınıflaması: M41, G32. Abstract (The association between the Beta coefficient and accounting based measures of risk: the Đstanbul Stock Exchange) Through spectacular corporate failures like Enron and during the current global financial crisis, the spotlight has once again turned to the importance of corporate risk assessment and public disclosures. The purpose of our study is to explore the relationship between market risk (as measured by the Beta coefficient) and accounting based measures of risk and to find out which of these measures possess statistically significant explanatory power. In order to fulfil that objective we collect data on all nonfinancial firms quoted at the Istanbul Stock Exchange (ISE) during 1998-2006 and carry out multivariate linear regressions. We find that, firm size and current ratio together explain 28.6% of the variability in the market based beta coefficient (P<0.000). Additionally, we find a positive association between beta coefficient and firm size (P<0.000) and a negative association between beta coefficient and current ratio (P<0.005). We believe that the findings of our study will be of particular importance to managers of listed firms, market participants and financial system regulators as well as for risk 48

assessment in those cases where the beta coefficient is not available, such as initial public offerings (IPOs), mergers and acquisitions of unlisted firms. Key Words: Accounting based measures of risk, Beta coefficient, ISE. JEL Classification: M41, G32. 1- Giriş Amerika daki Sermaye Piyasası Kurulu nun (SEC) 1997 yılında yayınladığı 48 no lu FRR (Financial Reporting Release No. 48) ile birlikte borsada işlem gören şirketlerin piyasa riskine ilişkin gerek niceliksel gerekse niteliksel bilgileri açıklamaları zorunlu hale getirilmiştir. Bu düzenleme, faiz oranları, kurlar, ve fiyatlarının genel düzeyindeki ani değişimlerin yatırımcıların portföylerinde büyük zararlar oluşturma riskini azaltmayı amaçlamaktadır. Düzenlemeyi takiben yapılan ampirik çalışmalarda da FRR No.48 e uygunluk amacıyla yapılan açıklamaların yatırımcılar açısından faydalı olduğu rapor edilmiştir (Rajgopal, 1999; Linsmeier ve ark., 2002). Ancak, gerek son 10 yıldaki büyük iflaslarda (Örn: Enron) gerekse içinde bulunduğumuz küresel finansal krizde bu düzenlemenin ne derece amacına ulaştığı tartışmalıdır. Dolayısıyla gözler tekrar muhasebe verilerine dayalı risk ölçütlerine çevrilmiştir (Abdelghany, 2005; Giner ve Reverte, 2006; Anantharaman ve Kline, 2008). Muhasebe verilerinden hareketle elde edilen risk ölçütleri ile piyasa verilerinden hareketle elde edilen risk ölçütleri arasında bir ilişki olabileceğini ilk olarak yaklaşık 40 yıl önce Beaver, Kettler ve Scholes (1970) öne sürmüştür. Konu, akademik araştırmalardaki popülerliğini 1980 lerin ortasına kadar sürdürmüş ve ampirik çalışmalarda da istatistiksel olarak anlamlı bir ilişkinin varlığı kanıtlanmıştır (Thompson, 1978; Rosenberg ve Marathe, 1983; Farrelly, Ferris ve Reinchentein, 1985). Bu bulgu, hisse senetleri riskinin yansımasının muhasebe verilerinde görülebileceği hipotezini doğrular tarzda yorumlanmıştır (Abdelghany, 2005). Bu noktadan hareketle, beta katsayısını tam olarak hangi muhasebe verileri ile ve ne şekilde ilişkilendirebileceğimizi bilmek, gerek borsada işlem gören şirketlerin yöneticileri, gerek finansal sistemi düzenleyici kuruluşlar, gerekse piyasa katılımcıları açısından çok değerli bir bilgidir ve çalışmamızın amacını teşkil etmektedir. Gelişmekte olan finansal piyasalar kapsamında ise, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) nda bu ilişkinin ne derece gözlemlenebildiğini ortaya koymak da hem hisse senetlerini ağırlıklı olarak elinde bulunduran yabancı yatırımcılar hem de diğer yatırımcılar açısından oldukça önemlidir. Ayrıca çalışmamızın diğer bir uygulama alanı da beta katsayısının açıklanmadığı veya hesaplanmasının mümkün olmadığı durumlardır. Örneğin, ilk halka arz (IPO) veya borsada işlem görmeyen şirketlerin satın alma veya birleşme işlemlerinde, muhasebe verilerinden hareketle şirketin riskine ilişkin bir değerlendirmenin yapılması mümkündür. Bu tip bir değerlendirmede, çalışmamızda elde edilen bulguların hangi risk ölçütlerinin istatistiksel açıklayıcı gücünün daha yüksek olduğu konusunda yol gösterici olacağı kanısındayız. 2- Metodoloji 2.a. Çalışmanın Kapsamı Çalışmamızda, muhasebe verilerine dayalı risk ölçütlerinin oluşturulması ve beta katsayısının hesaplanması için, İMKB de işlem gören ve verilerine ulaşı- 49

labilen tüm finansal olmayan 1 şirketlerin 9 yıllık verileri kullanılmıştır. Çalışmamızda kullanılan model, ilk o- larak Beaver ve ark. (1970) nın öne sürdüğü, daha sonra Farrelly ve ark. (1985) nın geliştirdiği ve son olarak da Abdelghany (2005) nin kullanılan zaman ölçütüne ilişkin değişiklikler önerdiği modeli temel almaktadır. Bu model aşağıdaki şekilde özetlenebilir: Beta Katsayısı Firma i = f Muhasebe Temelli Risk Ölçütleri Firma i Piyasa Beta Katsayısı, 1 Ocak 1998-31 Aralık 2006 dönemi için günlük borsa kapanış fiyatlarından hareketle, Abdelghany (2005) nin çalışmasında kullanıldığı şekilde, şirket için hesaplanan günlük getirinin İMKB-Tüm endeksinin getirisi üzerine regresyona tabi tutulması ile ortaya çıkan katsayı olarak hesaplanmıştır. Ancak Abdelghany (2005) modelinde aylık veriler 5 yıllık dönem için kullanılırken, çalışmamızda bir adım daha ileri gidilerek günlük veriler ve 9 yıllık inceleme dönemi kullanılmıştır. Bu modelde kullanılan değişkenler, regresyon analizinde bulmayı beklediğimiz ilişkinin yönü ve daha önceki çalışmalarda bu değişkenlerden bazılarına ilişkin bulgular aşağıdaki bölümlerde açıklanacaktır. 2.b. Kullanılan Değişkenler Çalışmamızda, muhasebe verilerine dayalı risk ölçütlerine ilişkin, beta katsayısındaki değişkenliğin çoğunu kapsadığı 1 Finansal şirketler (Banka, sigorta, finansal kiralama, yatırım ortaklığı ve gayrimenkul yatırım ortaklığı şirketleri) kendilerine özgü muhasebe verileri ve finansal oranları sebebiyle çalışma kapsamı dışında tutulmuştur. daha önceki çalışmalarda (Beaver ve ark., 1970; Farrelly ve ark., 1985) tespit edilen 7 değişken kullanılmıştır. Bu değişkenler Tablo 1 de listelenmiştir. Tablo 1. Kullanılan Değişkenler Değişkenin Tanımı (N:213) Adı Değişken Ort. Değer Finansal Kaldıraç DAT 48,37 Aktif Büyüklüğü (log) LNTA 18,55 Cari Oran CR 2,25 Kazanç Değişkenliği (std sapma) SDE 0,17 Kazanç Büyümesi GRE 0,15 Kar Payı Dağıtım Oranı DPR 16,76 Kazançların Birlikte Değişkenliği COV 0,09 Finansal Kaldıraç değişkeni (DAT), kısa ve uzun vadeli yabancı kaynaklar toplamı, aktif toplamına bölünerek bulunmuş ve 9 yıllık inceleme dönemi için ortalaması alınarak yüzde olarak ifade edilmiştir. Grinblatt ve Titman (1998) bu şekilde ifade edilmiş finansal kaldıraç ölçütü ile beta katsayısı arasında olumlu bir ilişki tespit etmiştir. Aktif Büyüklüğü değişkeni ise (LNTA), şirket büyüklüğünün ölçülmesi amacıyla kullanılmış ve şirketin borsada işlem gördüğü süre temel alınarak ortalama toplam aktifler hesaplanmıştır. Ayrıca, toplam aktiflerin logaritması alınarak normale yakın bir dağılım sağlanmıştır. Şirket büyüklüğü ve beta katsayısı arasındaki ilişkinin ise hem olumlu hem de olumsuz olabileceği öne sürülmektedir. Büyük şirketlerin aktiflerinin de daha büyük olduğu ve bu aktiflerin, farklı sektörler ve iş kollarına dağılarak, çeşitlilik gösterdiği varsayımından hareketle, bu şirketlerin daha az riskli olması beklenmektedir (Maug, 1998). Diğer taraftan ise, büyük şirketlerin dahili karar verme mekanizmaları itibariyle, rekabet ortamındaki deği- 50

şikliklere tepki verme hızının daha yavaş olabileceği ve bunun da şirket riskini artırabileceği öne sürülmektedir (Levis, 1985). Cari Oranın (CR) hesaplanmasında dönen varlıklar, kısa vadeli yabancı kaynaklara bölünüp 9 yıllık ortalama değeri bulunmuştur. Bu oran ile beta katsayısı arasındaki ilişkinin ise, eğer yüksek likiditenin beklenmedik etkilere veya olağandışı zararlara karşı bir güvenlik tamponu oluşturduğu varsayılırsa, olumlu olması beklenmektedir. Ancak, büyük şirketlerin para ve sermaye piyasalarına kolay ve hızlı erişiminin mümkün olduğu varsayılırsa, yüksek likidite tutmanın çok da gerekli olmadığı çıkarımı da yapılabilir (Farrelly ve ark., 1985). Şirket kazancındaki dalgalanma riskini modele yansıtabilmek amacıyla, literatürde 3 farklı değişken önerilmektedir. Bunlardan ilki olan Kazanç Değişkenliği (SDE), hisse başına getirinin 12 aylık hareketli ortalamasının hisse senedinin aylık kapanış fiyatına bölünmesinden sonra şirketin borsada işlem gördüğü dönem (ay olarak) için ortalaması alınarak hesaplanmıştır. Farrelly ve ark. (1985), bu şekilde hesaplanan kazanç değişkenliği ölçütü ile beta katsayısı arasında pozitif korelasyon olabileceğini önermişlerdir. İkinci olarak, Kazanç Büyümesi (GRE) değişkeni, 9 yıllık dönemdeki hisse başına getirideki artış veya azalış eğilimine en uygun doğrusal regresyon fonksiyonu kullanılarak hesaplanmıştır. Özellikle yüksek rekabetin mevcut olduğu sektörlerde, yeni rakiplerin sektöre girmesi sonucunda, yüksek kazanç büyümesinin sürdürebilir olmayacağını ve dolayısıyla piyasa riskinin de yüksek olmasının beklenebileceği ifade edilmiştir. Üçüncü değişken ise, Kar Payı Dağıtım oranıdır (DPR). Hesaplanmasında, brüt nakit kar payı miktarı net esas faaliyet karına oranlanarak, borsada işlem gördüğü yıl sayısı için ortalaması bulunmuş ve yüzde olarak ifade edilmiştir. Kar payı dağıtım oranı ile beta katsayısı arasındaki ilişkide temel varsayım, şirketlerin bu orandaki dalgalanmalardan kaçınıp, belli bir aralık içerisinde olabildiğince sabitlenmeye çalışılması yönündedir (Lasfer, 1997). Dolayısıyla, kazancında büyük dalgalanmaların olabileceğini düşünen şirketler, daha düşük bir kar payı dağıtım seviyesi belirlemeyi tercih edeceklerdir. Bu sebeple, beta ile arasında negatif korelasyon olması beklenebilir. Son olarak, modele sistematik riskin etkilerini de yansıtabilmek amacıyla, Kazançların Birlikte Değişkenliği (COV) ölçütü, her bir şirketin kazanç fiyat oranının aylık ortalaması alınıp, örneklemdeki tüm şirketler için hesaplanan oranla beraber regresyona dahil edilerek hesaplanmıştır. Bu değişkenin beta katsayısı ile pozitif ilişkili olması beklenir (Abdelghany, 2005). 3- Bulgular Kullanılan değişkenlerin korelasyon matrisi aşağıda Tablo 2 de verilmiştir. Beta katsayısı ile şirket büyüklüğü arasında istatistiksel olarak anlamlı pozitif korelasyon tespit edilirken, beta katsayısı ve cari oran arasında istatistiki olarak anlamlı negatif korelasyon tespit edilmiştir. Tablo 3 de verilen, çok değişkenli regresyon analizinde ise, toplam 7 bağımsız değişkenden sadece 2 tanesi (LNTA ve CR) istatistiksel olarak anlamlı (P<0,005) bulunmuştur. Aşağıda, Tam Model kolonlarında görüleceği üzere, Beta katsayısı ile şirket büyüklüğü değişkeni (LNTA) pozitif, cari oran değişkeni (CR) ise negatif yönde ilişkilidir. Bu bulgu, Pearson korelasyon matrisinde de gözlemlenen ilişki ile paralellik göstermektedir. İndirgenmiş modelde ise, sadece tam modelde anlamlı çıkan değişkenler dahil edildiğinde, her iki değişkenin istatistiksel anlamlılığı devam etmektedir. 51

Tablo 2. Pearson Korelasyon Matrisi BETA DAT LNTA CR SDE GRE DPR DAT 0,11 LNTA 0,48 ** 0,01 CR -0,23 ** -0,59 ** -0,03 SDE -0,03 0,11-0,08-0,09 GRE -0,08-0,03 0,02-0,03 0,49 ** DPR -0,08-0,44 ** 0,13 0,42 ** 0,01 0,06 COV 0,09 0,13 0,01-0,03 0,07 0,01-0,03 (**)İstatistiki olarak anlamlı korelasyon (0,01 düzeyinde, çift yönlü) Hatta, İndirgenmiş Model in ayarlanmış R 2 istatistiği ve F-değeri (P<0,000) Tam Model den daha yüksek çıkmıştır. İndirgenmiş Modelde, şirket büyüklüğü ve cari oran, beta katsayısındaki değişkenliğin %26,8 ini açıklayabilmektedir (F: 39,876 ve P<0,000). Tablo 3. Çok Değişkenli Regresyon Analizi Tam Model İndirgenmiş Model 1 Değişken* Katsayı P-değeri Katsayı P-değeri Sabit -0,16 0,237-0,171 0,169 DAT 0,00 0,387 LNTA 0,05 0,000 0,053 0,000 CR -0,02 0,003-0,016 0,000 SDE 0,01 0,715 GRE -0,01 0,147 DPR 0,00 0,399 COV 0,02 0,175 Ayarl.R 2 0,257 0,268 F değeri 11,047 0,000 39,876 0,000 (*) Bağımlı Değişken: Beta; (1) İndirgenmiş Model regresyonuna, sadece Tam Model'de anlamlı bulunan değişkenler alınmıştır. Bulgularımız ışığında, büyük şirketler, yüksek beta katsayısı ve dolayısıyla yüksek risk seviyesi ile ilişkilendirilebilmektedir. Dolayısıyla piyasada, büyük şirketlerin sektördeki ve ekonominin genelindeki ani değişikliklere uyum sağlamakta zorlanacağı beklentisinin hâkim olduğu söylenebilir. Öte yandan, yüksek cari orana sahip şirketler ise düşük risk seviyesi ile ilişkilendirilebilmektedir. Oysa, şirketin likiditesinin yüksek olmasının, bu kaynakların olumlu net bugünkü değere sahip projelere yönlendirilmediği ve acenta teorisine göre yöneticilerin kendi çıkarları yönünde kullanabileceği ek fon anlamına geldiği için piyasa tarafından olumsuz olarak değerlendirileceği öne sürülmüş ve Amerika daki sermaye piyasaları için ampirik olarak kanıtlanmıştır (Jensen, 1986). Ancak, bulduğumuz sonuçlar, ülkemiz koşulları göz önüne alındığında, beklediğimiz doğrultuda çıkmıştır. Zira, sektörel ve ekonomik faktörlerin hızla değişebildiği ve finansal krizlerin 52

dönemsel olarak tekrarlandığı ülkemizde (Işık, 2004), şirketlerin adaptasyon hızı ve ellerindeki nakit ve nakde eşdeğer varlıkların büyüklüğü şirketin finansal olarak ne derece sağlam olduğunu ve buna bağlı olarak şirket riskinin ne derece düşük olduğunu ifade eder hale gelmiştir. 4- Tartışma Bulgularımızı daha önceki çalışmalarla kıyasladığımızda, Farrelly ve ark. (1985) da, beta katsayısının bağımsız değişken ve şirket büyüklüğünün bağımlı değişken olarak dahil olduğu doğrusal regresyonda, şirket büyüklüğü için pozitif katsayı rapor etmişlerdir. Yine bizim bulgularımıza paralel olarak, Beaver ve ark.(1970), beta katsayısının bağımsız değişken ve cari oranın bağımlı değişken olarak dahil olduğu doğrusal regresyonda, inceledikleri dönemlerden bir tanesinde cari oran için negatif katsayı rapor etmişlerdir. Çoklu doğrusal regresyon analizinde de ilişkilerin yönü aynı kalmıştır. Ancak regresyon bulgularını istatistiksel anlamlılık açısından incelediğimizde, Beaver ve ark. (1970) kazanç değişkenliği, kazanç büyümesi ve kar payı dağıtım oranı için, Farrelly ve ark. (1985) ise cari oran, kazanç değişkenliği ve kar payı dağıtım oranı için istatistiksel olarak anlamlı ilişki tespit etmişlerdir (P<0,05). Ancak her iki çalışmada da incelenen dönem değiştiğinde, beklenen ilişkilerin yönü ve büyüklüğünün değişebileceği uyarısı bulunmaktadır. Dolayısıyla bizim çalışmamızda, şirket büyüklüğü ve cari oran haricindeki ölçütler için daha önceki çalışmalardan farklı sonuç bulmamızın, hem incelediğimiz dönemin farklı olmasından hem de sermaye piyasamızın yapısal farklılıklarından kaynaklandığı kanısındayız. Bulgularımız daha güncel çalışmalarla kıyasladığımızda ise, Giner ve Reverte (2006) nin, 1987-2002 dönemi için Madrid Menkul Kıymetler Borsasında işlem gören şirketleri kapsayan, çalışmasında beta katsayısı ve şirket büyüklüğü arasında istatistiksel olarak anlamlı korelasyon tespit edilememiştir. Ancak, şirket büyüklüğünü ölçmek için kullandıkları değişken şirketin piyasa değerinin logaritmasıdır ve bu ölçüt şirketin toplam varlıkları ile paralellik göstermeyebilir. Özellikle şirketin halka açıklık oranının düşük olduğu durumlarda, büyüklüğü ölçmek için piyasa değerinin kullanılması farklı sonuçlara yol açabilir (Bozcuk ve Lasfer, 2008). Ayrıca, Giner ve Reverte (2006), eksik veriler sebebiyle, piyasada işlem gören 187 şirketten sadece 47 tanesini çalışmaya dâhil edebilmişlerdir. Dolayısıyla, sonuçlarının piyasanın geneli için ne derece geçerli olduğu tartışmaya açıktır. Anantharaman ve Kline (2008) ise, 1997-2008 döneminde New York Menkul Kıymetler Borsasında işlem gören şirketler arasından rastgele seçilmiş, 50 tane düşük beta katsayılı şirket (β 0,5) ve 50 tane de yüksek beta katsayılı şirket (β 1,5) için hisse sendi getirileri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark tespit edememişlerdir. Bizim kullandıklarımıza benzer kavramları farklı değişkenlerle ölçmelerine ve sadece düşük ve yüksek beta katsayılı şirketlere odaklanmalarına rağmen, bulgularının bizim bulgularımızla paralellik gösterdiği yorumu yapılabilir. 5- Sonuç Muhasebe verilerini temel alan risk ölçütleri ile beta katsayısı arasındaki ilişkiye dair, esas olarak iki farklı görüş öne sürülmüştür. Bu görüşlerden birincisi, yatırım kararı alma süreçlerinde yatırımcıların gerçekten de muhasebe temelli risk ölçütlerini ağırlıklı olarak kullandığı yönündedir. İkinci görüş ise, piyasa temelli ve muhasebe temelli risk ölçütlerinin altta yatan aynı olaylardan etkilendiği ve yatırımcıların esasen bu olaylara tepki verdiği doğrultusundadır. Bu görüşlerden hangisinin, hangi piya- 53

salar, hangi yatırımcı grubu ve hangi inceleme dönemi için geçerli olduğu, oldukça kapsamlı ek analizler ve farklı araştırma yöntemleri (örn: anket, odak grubu analizi, vb.) kullanılarak ortaya çıkarılabilir ve dolayısıyla çalışmamızın kapsamı dışındadır. Ancak, çalışmamızın bulguları, 1998-2006 döneminde İMKB de işlem gören finansal olmayan şirketlerin muhasebe verilerine dayalı risk ölçütleri ile piyasa verilerine dayalı beta katsayısı arasında, şirket büyüklüğü ve cari oran ile açıklanabilen, istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olduğuna işaret etmektedir. Kaynakça Abdelghany, K. E. (2005), "Disclosure of market risk or accounting measures of risk: an empirical study", Managerial Auditing Journal, Vol. 20, pp. 867-875. Anantharaman, S. and Kline, G. (2008) An empirical study of accounting and market measures: risk versus returns, Review of Business Research, Vol. 8, Issue 4, pp.93-98. Beaver, W.H. (1986), "The information content of annual earnings announcements", Journal of Accounting Research, Vol. 6, pp. 67-92. Beaver, W.H., Kettler, P. and Scholes, M. (1970), "The association between market determined and accounting determined risk measures", The Accounting Review, October, pp. 654-82. Bozcuk, A. ve M. Lasfer (2008), Changes in Block Ownership in the London Stock Exchange, International Journal of Business 13(1), 85-99. Coles, J.L., Loewenstein, U. and Suay, J. (1995), "On equilibrium pricing under parameter uncertainty", Journal of Financial and Quantitatiand Analysis, September, pp. 347-464. Credy, W.M. and Mynadt, P.G. (1991), "The information content of annual reports: a price and teaching response analysis", The Accounting Review, April, pp. 291-312. David, W.M. (1982), "Does the capital asset pricing model work?",harvard Business Review, Jan/Feb, pp.105-13. Dye, R.A. (1990), "Mandatory versus voluntary disclosures: the case of financial and real externalities", The Accounting Review, January, pp. 1-24. Fama, E.F. and French, K.R. (1992), "The cross-section of expected stock returns", The Journal of Finance, December, pp. 427-65. Fama, E.F. and French, K.R. (1996a), "Multifactor explanation of asset pricing anomalies", The Journal of Finance, March, pp. 55-85. Fama, E.F. and French, K.R. (1996b), "The CAPM is wanted, dead or alive", The Journal of Finance, December, pp. 1947-58. Farrelly, G.E., Ferris, K.R. and Reichentein, W.R. (1985), "Perceived risk, market risk, and accounting determined risk measures", The Accounting Review, April, pp. 278-88. Giner, B. and C. Reverte (2006) The Risk- Relevance of Accounting Data: Evidence from the Spanish Stock Market, Journal of International Financial Management & Accounting, Vol. 17 Issue 3, p.175-207. Grinblatt, M. and Sheridan, T. (1998), Financial Markets and Corporate Strategy, Irwin McGraw-Hill, Boston, MA. Işık, S., K. Duman ve A. Korkmaz (2004), Türkiye Ekonomisinde Finansal Krizler: Bir Faktör Analizi Uygulaması, Dokuz Eylül Üniversitesi iktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 19, Sayı 1, s.45-69. Jensen, M., 1986, Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance, and Takeovers, American Economic Review, 76, 323-329. Jorgensen, B.N. and Kirshenheiter, M.T. (2003), "Discretionary risk disclosures", The Accounting Review, April, pp. 449-70. Jorgensen, B.N. and Kirshenheiter, M.T. (2003), "Discretionary risk disclosures", The Accounting Review, April, pp. 449-70. Lasfer, M. A. (1997) On the motivation for paying scrip dividends, Financial Management, Vol. 26: 1, pp.9-24. Levis, M. (1985) Are small firms big performers?, The Inandstment Analyst Vol.76, pp.21-7. Linsmeier, TJ., Thornton, D.B., Andnkatachalam, M. and Welker, M. (2002), "The effect of mandated market risk disclosures on trading volume sensitivity to interest rate, and commodity price movements", The Accounting Review, April, pp. 343-77. Maug, E. (1998) Large shareholders as monitors: is there a trade-off between liquidity and control?, Journal of Finance, Vol. 53, pp.65-98. Penno, M. (1996), "Unobservable precision choices in financial reporting", Journal of Accounting Research, Spring, pp. 14 1-9. Rajgopal, S. (1999), "Early evidence on the informativeness of the SEC's market risk disclosures: the case of commodity price risk exposure of oil and gas producers", The Accounting Review, July, pp. 25 1-80. Sloan, R.G. (1 996), "Do stock prices fully reflect information in accrual and cash flows about future earnings?", The Accounting Review, July, pp. 289-3 15 54