SavedAdd your journal

Journals / Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2025 / Cilt: 11 Sayı: 3

Altman Z-Score for Measuring Bankruptcy Risk: An Applicatıon on Borsa Istanbul

İflas Riskinin Ölçülmesinde Altman Z Score: Borsa İstanbul Üzerine Bir Uygulama

Kemal Özdemir(AYDIN ADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-0644-6460
Hazal Özdemir(ADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ, NAZİLLİ MESLEK YÜKSEKOKULU)0000-0002-4099-7242
Pages
801–810
Publication Date
2025-11-30
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The findings indicate that the model was able to classify firms with an accuracy of 88% one year prior to bankruptcy (T-1), and 96% in the year of bankruptcy (T), aligning with existing literature.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study aims to assess the financial distress risk of companies that declared bankruptcy on Borsa Istanbul (BIST) between 2008 and 2024 using the Altman Z-Score model.
📊
Key Findings & Data:To test the model's validity in an emerging market like Turkey, the financial statement data of 25 bankrupt firms were analyzed.
💡
Conclusion & Impact:The findings indicate that the model was able to classify firms with an accuracy of 88% one year prior to bankruptcy (T-1), and 96% in the year of bankruptcy (T), aligning with existing literature.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2008 Verileri
⚙️Variables:Altman Z score · finansal sıkıntı · iflas tahmini

Abstract

This study aims to assess the financial distress risk of companies that declared bankruptcy on Borsa Istanbul (BIST) between 2008 and 2024 using the Altman Z-Score model. To test the model's validity in an emerging market like Turkey, the financial statement data of 25 bankrupt firms were analyzed. The findings indicate that the model was able to classify firms with an accuracy of 88% one year prior to bankruptcy (T-1), and 96% in the year of bankruptcy (T), aligning with existing literature. However, the bankruptcy of certain firms (Göltaş Göller Bölgesi Cement (GOLTS), Karakaş Atlantis Jewellery (KRALT), Aksel Invesment Holding Inc. (AKSEL)) despite high Z-Scores reveals the model’s limitations in capturing market dynamics and managerial factors. Furthermore, the model appears less effective in sudden bankruptcies, potentially due to delays in the disclosure of financial statements. While the results support the use of the Altman Z-Score as an early warning tool in Turkey, they also emphasize the need to incorporate qualitative factors such as macroeconomic shocks and industry-specific characteristics. These findings suggest that investors and regulators should consider integrating sector-specific risks and external shocks into financial distress assessments. Future research should explore hybrid models that combine accounting-based measures with market-oriented variables to enhance predictive power in volatile economies.

Özet

Bu çalışma, Borsa İstanbul'da (BIST) 2008-2024 yılları arasında iflas eden şirketlerin finansal başarısızlık riskini Altman Z-Score modeliyle değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Modelin Türkiye gibi gelişmekte olan bir piyasada geçerliliğini test etmek için, iflas eden 25 şirketin mali tablo verileri analiz edilmiştir. Bulgular, modelin iflas öncesi bir yılda (T-1) %88, iflas yılında (T) ise %96 doğrulukla sınıflandırma yapabildiğini göstermiştir ve literatürle tutarlıdır. Ancak, bazı şirketlerin (Göltaş Göller Bölgesi Çimento (GOLTS), Karakaş Atlantis Kuyumculuk (KRALT), Aksel Yatırım Holding A.Ş. (AKSEL)) yüksek Z-Score değerlerine rağmen iflas etmesi, modelin piyasa dinamikleri ve yönetimsel faktörleri yakalayamadığını ortaya koymuştur. Mali tabloların açıklanma süreleri arasındaki zaman farkından dolayı ani gelişen iflaslarda modelin zayıf kaldığını söylemek mümkündür. Sonuçlar, Altman Z- Score modelinin Türkiye'de erken uyarı aracı olarak kullanılabilirliğini desteklerken, makroekonomik şoklar ve sektörel özellikler gibi nitel faktörlerin de analize dahil edilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Yatırımcılar ve düzenleyiciler için bu bulgular, sektöre özgü riskleri ve dış şokları finansal sıkıntı değerlendirmelerine entegre etmenin gerekliliğini göstermektedir. Gelecekteki araştırmalar, değişken ekonomilerde tahmin gücünü artırmak için muhasebe tabanlı ölçümleri piyasa odaklı değişkenlerle birleştiren hibrit modelleri keşfetmelidir.

🔖

Cite This Article

Özdemir, K., Özdemir, H. (2025). Altman Z-Score for Measuring Bankruptcy Risk: An Applicatıon on Borsa Istanbul. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 11 Sayı: 3, 801–810. https://doi.org/10.31592/aeusbed.1683851

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (19)

  1. Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609. https://doi.org/10.2307/2978933
  2. Altman, E. I. (1993). Corporate financial distress and bankruptcy (3rd ed.). New Jersey: John Wiley & Sons.
  3. Altman, E. I. (2002). Bankruptcy, credit risk, and high yield junk bonds. New Jersey: Blackwell Publishing.
  4. Altman, E. I. ve Branch, B. (2014). The bankruptcy system’s chapter 22 recidivism problem: how serious is it? The Financial Review, 50(2015), 1–26. https://doi.org/10.1111/fire.12058
  5. Çelik, M. S. (2018). Altman Z Skor modeli kullanılarak BİST-30 endeksinde yer alan imalat şirketlerinin finansal başarısızlık riskinin tahmin edilmesi. In 5th International Congress on Political, Economic and Social Studies (ICPESS), ICPESS (Vol. 2, pp. 525-535).
  6. Fitriani, I. ve Muniarty, P. (2020). Bankruptcy prediction analysis using the Altman Z-Score method at PT Aneka Tambang (Persero) Tbk. Ilomata International Journal of Management, 1(2), 51-58. https://doi.org/10.52728/ijjm.v1i2.86
  7. Grice, J. S., & Ingram, R. W. (2001). Tests of the generalizability of Altman’s bankruptcy prediction model. Journal of Business Research, 54(2001), 53-61. http://dx.doi.org/10.1016/S0148-2963(00)00126-0
  8. Gül, M. ve Yılmaz, T. (2023). Altman Z''-Skor modeline göre finansal başarı ve belirleyicileri. İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2, 202-218. https://doi.org/10.33416/baybem.1297200
  9. Gülençer, S. ve Hazar, A. (2020). Borsa İstanbul’da faaliyet gösteren ilaç şirketlerinin Altman Z Skor ve TOPSIS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Journal of Economics and Financial Researches, 2(2), 23-105.
  10. Gümüş, U. T., Bilge, E., Özdemir, G., Sarak, G. (2017). BİST 100’de işlem gören çimento şirketlerinin finansal performanslarının Altman-Z Skor yöntemiyle incelenmesi. International Journal of Academic Value Studies, 3(12), 129-135. DOI: 10.23929/javs.194
  11. Hillegeist, S. A., Keating, E. K., Cram, D. P., & Lundstedt, K. G. (2004). Assessing the probability of bankruptcy. Review of Accounting Studies, 9(1), 5-34.
  12. Kendirli, S. ve Çıtak, F. (2022). Altman modeli ile finansal başarısızlık tahmini: BİS orman, kâğıt ve basım endeksinde faaliyet gösteren şirketlerde bir uygulama. International Academic Journal, 6(1), 86-97. https://doi.org/10.35342/econder.1077823
  13. Kulalı, İ. (2016). Altman Z-Skor modelinin BİST şirketlerinin finansal başarısızlık riskinin tahmin edilmesinde uygulanması. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 12(27), 283-291 https://doi.org/10.17130/10.17130/ijmeb.2016.12.27.1076
  14. Ohlson, J. A. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131. https://doi.org/10.2307/2490395
  15. Reisz, A. S. ve Perlich, C. (2007). A market-based framework for bankruptcy prediction. Journal of Financial Stability, 3(2007), 85-131. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2007.02.001
  16. Shumway, T. (2001). Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard model. The Journal of Business, 74(1), 101-124. https://doi.org/10.1086/209665
  17. Sudiyatno, B. ve Puspitasari, E. (2010). Tobin's Q and Altman Z-Score as indicators of performance measurement company. Kajian Akuntansi, 2(1), 9-21.
  18. Taffler, R. J. (1982). Forecasting company failure in the UK using discriminant analysis and financial ratio data. Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 145(3), 342-358. https://doi.org/10.2307/2981867 Türk, Z. ve Kürklü, E. (2017). Financial failure estimate in BIST companies with Altman (Z-Score) and Springate (S-Score) Models. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1, 1-14.
  19. Zmijewski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting Research, 22, 59–82. https://doi.org/10.2307/2490859