AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAccording to the results of the F test and Breusch-Pagan LM test, which were used to analyze the estimator method of the data, the fact that the probability values were p>0.05 showed that the pooled data set model would yield more effective results compared to the fixed or random effects model.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, the relationship between the prudence levels and liquidity ratios of the businesses traded in BIST 30 between 2005 and 2020 was tested with the panel data analysis method, which allows time and cross-section data to be analyzed together. The negative accrual method developed by Givoly and Hayn (2000) was used to calculate the prudence level. Regarding liquidity ratios; current ratio, liquidity ratio (acid test ratio) and cash ratio data were used. The data used in the research were obtained from the financial statements and cash flow statements of the businesses. According to the results of the F test and Breusch-Pagan LM test, which were used to analyze the estimator method of the data, the fact that the probability values were p>0.05 showed that the pooled data set model would yield more effective results compared to the fixed or random effects model. It has been determined that the probability value of all of our independent variables including current ratio, liquidity ratio and cash ratio variables was p>0.05 and that there was no significant relationship between the prudence levels of the businesses and the current ratio, liquidity ratio and cash ratio, which show the ability to pay their short-term debts.
Özet
Bu çalışmada 2005 ve 2020 yılları arasında BIST 30’da işlem gören işletmelerin ihtiyatlılık düzeyleri ile likidite oranları arasındaki ilişki zaman ve kesit verilerinin bir arada analiz edilmesine imkan sağlayan panel veri analizi yöntemiyle test edilmiştir. İhtiyatlılık düzeyinin hesaplanmasında Givoly ve Hayn (2000) tarafından geliştirilen negatif tahakkuk yöntemi kullanılmıştır. Likidite oranlarına ilişkin ise cari oran, likidite oranı (asit test oranı) ve nakit oran verileri kullanılmıştır. Araştırmada kullanılan veriler işletmelerin finansal durum tabloları ve nakit akış tablolarından elde edilmiştir. Verilerin hangi tahminci yöntemiyle analiz edilmesi gerektiğine ilişkin yapılan F testi ve Breusch-Pagan LM testi sonuçlarına göre olasılık değerlerinin p>0,05 olması havuzlanmış veri seti modelinin, sabit veya rassal etkiler modeli karşısında daha etkin sonuçlar vereceğini göstermiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre bağımsız değişkenlerimiz olan cari oran, likidite oranı ve nakit oran değişkenlerinin tümünün olasılık değerinin p>0,05 olması işletmelerin ihtiyatlılık düzeyleri ile kısa vadeli borçlarını ödeme gücünü gösteren cari oran, likidite oranı ve nakit oran arasında anlamlı bir ilişki olmadığını göstermiştir.